BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi"

Transkripsi

1 BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag diperlua jia diduga terjadi orespo da aa dilaua allba sebaya t ali. Dalam tugas air ii aya aa dibaas pegambila sampel yag dilaua seara SRS pada setiap allba. Sebelumya aa dibaas terlebi daulu besarya bias yag ditimbula pada tasira proporsi populasi jia terjadi orespo. 3. Bias pada Tasira Proporsi Populasi jia Terjadi orespo orespo adala suatu eadaa dimaa uit populasi yag terpili mejadi sampel tida meaggapi aget yag tela diirima. Misala aget yag diirima adala aget sederaa da jawabaya aya dapat berupa setuju atau tida setuju. Jia peeliti aa melaua peasira parameter (dalam tugas air ii proporsi populasi berdasara data yag diperole dari respode yag merespo, maa aa terjadi bias 54 Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

2 55 pada tasira yag diperole. Misala populasi terbagi mejadi dua strata, yaitu:. Stratum I: populasi yag memberia respo. Stratum II: populasi yag tida memberia respo 0 Misala otasi yag diguaa dalam populasi adala: uura populasi yag mejawab "setuju" da memberia respo uura populasi yag mejawab "tida setuju" da memberia respo uura populasi yag mejawab "setuju" tetapi tida memberia respo 0 uura populasi yag mejawab "tida setuju" tetapi tida memberia respo uura populasi yag memberia respo + 0 uura populasi yag tida memberia respo + 0 uura eselurua populasi + Utu lebi jelasya megeai otasi, peratia tabel beriut: Tabel 3. otasi Uura Populasi Jawaba Respo Setuju Tida Setuju Total Uura Merespo 0 Tida Merespo 0 Total Uura Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

3 56 Sebut: W proporsi populasi yag memberia respo W proporsi populasi yag tida memberia respo p proporsi populasi yag mejawab "setuju" da memberia respo p proporsi populasi yag mejawab "setuju" tetapi tida memberia respo Parameter yag aa ditasir dalam populasi adala p, yaitu proporsi + populasi yag memberia jawaba setuju, dega p. Aa tetapi, area tida semua eleme populasi merespo maa tasira proporsi aya dapat diperole dari p. Ole area itu, terjadi bias (sebut b, yaitu: b p p + b b b ( b p W p W Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

4 57 b pw p W W p p (3.. Persamaa (3.. meyataa bawa bias merupaa selisi atara p, yaitu proporsi populasi yag mejawab setuju da memberia respo dega p, yaitu proporsi yag mejawab setuju tetapi tida memberia respo. Karea p merupaa proporsi maa: 0 p Berdasara (3.., jia p 0 maa b Wp da jia p maa b W ( p ( W p. Seigga diperole batas bawa utu b (sebut m da batas atas utu b (sebut M sebagai beriut: ( m W p b W p M ( Callba Jia terjadi respode yag tida merespo sala satu ara megatasiya adala dega melaua pegambila subsampel seara SRS dari respode yag tida merespo. Tei pegambila sampel ii yag biasa disebut allba merupaa peerapa double samplig utu stratifiasi yag tela dibaas pada bab sebelumya. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

5 58 beruura Misala populasi beruura da diambil simple radom sample utu diirima aget. Misala dari sampel beruura tersebut, respode yag memberia respo diaggap sebagai stratum da respode yag tida memberia respo diaggap sebagai stratum. Misal stratum beruura da stratum beruura. Kemudia, pada taap edua ambil subsampel seara SRS dari stratum dega uura sampel, dimaa da dari stratum dega uura sampel, dimaa >. Aget diirima embali aya epada uit subsampel utu medapata data respo. beriut: Jadi, prosedur allba utu t ali yag dilaua adala sebagai. Kirima aget utu sampel beruura yag dipili seara SRS dari populasi beruura. Pada laga ii megasila sampel yag merespo dega uura dega uura. da sampel yag tida merespo. Kirima embali aget utu sampel beruura yag dipili seara SRS dari sampel yag tida merespo pada laga. Pada laga ii mugi juga megasila sampel yag merespo da tida merespo. Aa tetapi, area t dibatasi aya sampai Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

6 59 ali maa tida dilaua embali pegirima aget. Ilusrasi allba seperti ditujua ole gambar beriut: Gambar 3. Callba diatara Respode yag Tida Merespo Misala adala uura populasi pada stratum e-, dimaa da. Sebut w, maa w adala tasira yag ta bias utu W. 3.. Tasira utu Proporsi jia Dilaua Callba { } Misala dalam populasi beruura dietaui ilai populasi u, u,..., u dega: u i 0 ; jia eleme e-i memberia jawaba tida setuju u ; jia eleme e-i memberia jawaba setuju i dimaa i,,...,. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

7 60 u u u adala ilai populasi dari stratum e-, Misala {,,..., } da dega: u 0 ; jia eleme e-i pada stratum e- memberia jawaba tida i setuju u i ; jia eleme e-i pada stratum e- memberia jawaba setuju dimaa i,,...,. Misala p adala proporsi populasi yag memberia jawaba setuju, maa: p i u i Proporsi populasi pada stratum e- yag memberia jawaba setuju, p, adala: p i u i Dega demiia, p dapat diyataa sebagai: p p i u p i Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

8 6 p p p Wp. p Wp + Wp Misala {,,..., } y y y adala simple radom sample yag diambil dari stratum e- yag mempuyai eleme { u, u,..., u } Defiisia: pˆ pˆ pˆ wpˆ wpˆ + wpˆ dimaa p ˆ adala tasira proporsi populasi yag memberia jawaba y setuju pada stratum e-, yaitu ˆ i p i. Seigga didapata y. L i ˆ i p w Dapat dibutia bawa: (a ˆp adala tasira yag ta bias utu proporsi populasi ( p. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

9 6 (b V( p ( ( ( ( p p W p p ˆ + bilaga yag > ( Vˆ ( pˆ w, dega suatu ( pˆ ˆ ˆ ˆ p p p w ( + ( ( w ( ˆ ˆ p p + ( dari V( p ˆ, dega da >. adala tasira yag ta bias Pembutia: (a Utu membutia bawa tasira ta bias dari proporsi populasi ( p adala pˆ wpˆ yaitu dega meujua bawa E( pˆ p. Buti: Karea pada double samplig utu stratifiasi tela dibutia bawa: L pˆ wpˆ adala tasira yag ta bias utu L p Wp. Maa pada allba: pˆ wpˆ pˆ wpˆ + wpˆ ( pˆ ˆ + p (3... Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

10 63 adala tasira yag ta bias utu p Wp. Karea tela diperole E( pˆ p, maa terbuti bawa pˆ ( pˆ ˆ + p adala tasira ta bias utu p Wp. (b Selajutya, aa dibutia bawa ( ( ( ( p p W p p V( pˆ + yag >. Buti:, dega suatu bilaga Karea pada double samplig utu stratifiasi tela dibutia bawa: ( L ( ( ( p p W p p V( pˆ + bilaga yag. Maa pada allba diperole:, dimaa suatu ( ( ( ( p p W p p V( pˆ + p p W p p W p p V( pˆ + + Karea pada allba Seigga diperole:, dimaa > da, seigga. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

11 64 ( ( ( ( p p W p p V( pˆ + Dega demiia terbuti bawa ( ( ( ( p p W p p V( pˆ +. (3... ( Utu membutia ( ˆ Vˆ p w ( ( ( pˆ pˆ pˆ pˆ + w ( w ( ˆ ˆ p p + ( adala tasira yag ta bias dari V( p ˆ, dega da > yaitu dega meujua bawa V( p E V ˆ p ˆ ˆ Buti:. bawa: Vˆ ( pˆ Karea pada double samplig utu stratifiasi tela dibutia ( ( L ( pˆ pˆ pˆ pˆ + L g w w g adala tasira yag ta bias utu L w ( ˆ ˆ p p + L Wp L p g p p ( W V pˆ + g L W p p. Maa pada allba: Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

12 65 ( ˆ Vˆ p w w pˆ ˆ ˆ ˆ p p p + ( ( w ( ˆ ˆ p p + ( (3...3 adala tasira yag ta bias dari ( ( ( ( p p W p p V( pˆ +. ( ˆ Vˆ p w Dega demiia, terbuti bawa ( ( ( pˆ pˆ pˆ pˆ + w ( w ( ˆ ˆ p p + ( adala tasira yag ta bias dari V( p ˆ dega da >. Samplig error dari tasira proporsi tersebut adala: ( pˆ pˆ ˆ ˆ ( ˆ B p V p w ( + pˆ ( ˆ p w ( ˆ ˆ + w p p dega da >. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

13 Uura Sampel Optimum jia Dilaua Callba Misala 0 biaya dalam pegambila setiap uit sampel pertama ali biaya dalam pegolaa per uit data yag diperole dari sampel taap pertama yag merespo biaya dalam pegambila da pegolaa per uit data dari sampel yag tida merespo pada taap pertama tetapi merespo pada taap edua Seigga total biaya ( adala: Espetasi dari (sebut C adala: C E E E + E 0 0 ( C 0 + W + W (3... Variasi dari ˆp (sebut V adala: ( ( ( ( p p W p p V V( pˆ + (3... Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

14 67 Permasalaa dalam meetua uura sampel adala:. Memili da supaya memiimuma variasi V dega C tertetu, atau. Memili da supaya memiimuma C dega variasi V tertetu. Peyelesaia edua masala tersebut adala sebagai beriut:. Utu memiimuma V ( p p W p p + dega syarat C 0 + W + W 0 Aa diari da yag memeui dega megguaa pegali Lagrage. Sebelumya, aa dibutia terlebi daulu suatu pegujia ilai miimum, yaitu jia D > 0 da V > 0, V adala sebua ilai miimum. Padag: D(, Buti: V V V. Aa dibutia: ( D, > 0. p( p W p( p (, D Wp ( p ( ( Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

15 68 (, D Wp ( p ( ( Karea > seigga > 0, > 0 seigga > 0, 0 < W <, da p ( D, > 0. 0< < seigga 0< p <. Ole area itu diperole: Aa dibutia bawa V > 0. Buti: ( V p p W p p ( Karea > seigga > 0, > seigga > 0, 0 > seigga > 0, 0< W <, 0< p < seigga 0< p <, da 0 < p < seigga p V > 0. 0< <. Ole area itu diperole: Lagragia (sebut L adala: ( p p Wp p L λ C 0 W W Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

16 69 ( ( L p p Wp p + λ 0 + W + W 0 ( ( ( L Wp p λ W 0 ( L C 0 + W + W 0 λ (3 dari ( diperole: ( ( ( p p W p p λ 0 + W + W + ( ( p p W p p λ 0 + W + W + λ ( ( ( p p W p p + ( 0 + W + W (4 dari ( diperole: ( ( Wp p λ W ( p p λ ( ( Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

17 70 λ p ( ( p ( (5 Substitusia (4 e (5, seigga diperole: ( ( ( p p W p p + ( 0 + W + W p ( ( p ( ( p p W p p + p 0 + W + W ( p ( p p p p Wp p 0 + W + W + ( ( p p Wp p Wp p [ 0 + W ] + Wp p p p + 0 p p Wp p p p [ 0 + W ] + 0 ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

18 7 Karea >, maa solusi utu adala: ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + p da p tida dietaui, maa area tida ada iformasi apapu megeai p da p, ambil p 0.5 da p 0.5. Seigga ( ( p p p p. Ole area itu: [ W] [ + W ] 0 (6. Utu memiimuma C + W + W dega syarat 0 V ( p p W p p 0. Lagrage. Aa diari da yag memeui dega megguaa pegali Lagragia (sebut L adala: Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

19 7 ( p p Wp p L 0 W W λ V p( p ( Wp( p L 0 + W + W + λ + 0 ( ( ( ( p ( L Wp W λ 0 ( p p W p p 0 L V λ ( (3 dari ( diperole: p( p W p p 0 + W + W λ + ( ( ( ( λ p p W p p 0 + W + W + ( 0 + W + W λ p( p ( Wp( p + ( ( (4 dari ( diperole: ( p ( Wp W λ Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

20 73 p λ ( p ( λ p ( ( p ( (5 Substitusia (4 e (5, seigga diperole: ( p ( p ( 0 + W + W ( p( p ( Wp( p + ( ( ( ( ( ( p ( p p W p p + p + W + W 0 p p p p Wp p 0 + W + W + [ ] ( p p p p W p p + W + W + 0 ( p p W p p Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

21 74 ( ( + p p Wp p Wp p [ 0 + W ] + Wp p p p 0 p p Wp p p p [ 0 + W ] + 0 ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + Karea >, maa solusi utu adala: ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + p da p tida dietaui, maa area tida ada iformasi apapu megeai p da p, ambil p 0.5 da p 0.5. Seigga ( ( p p p p. Ole area itu: [ W] [ + W ] 0 (6 Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

22 75 Berdasara (6 da (6 diperole ilai optimum adala: opt [ W] [ + W ] 0 Dalam peelitia biasaya biaya ditetua, maa jia C ditetua aa diari dari (3, yaitu: C 0 + W + W 0 C + W + W 0 C 0 + W + W opt C 0 + W + W opt Dega demiia, diperole optimum adala: opt [ W] [ + W ] 0 da uura sampel optimum adala: opt C 0 + W + W opt Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008

BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK. Dalam bab sebelumnya telah dibahas mengenai cara mengatasi

BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK. Dalam bab sebelumnya telah dibahas mengenai cara mengatasi BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK Dalam bab sebelumya telah dibahas megeai ara megatasi orespo yaitu dega melakuka allbak pada respode yag tidak merespo. Callbak pada peelitia ii dibatasi haya sampai t =

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri

Lebih terperinci

BAB III METODE STRATIFIED RANDOM SAMPLING

BAB III METODE STRATIFIED RANDOM SAMPLING BAB III METODE STRATIFIED RADOM SAMPIG 3.1 Pengertian Stratified Random Sampling Dalam bukunya Elementary Sampling Teory, Taro Yamane menuliskan Te process of breaking down te population into rata, selecting

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

Proses Kelahiran dengan Imigrasi dan Kematian Password

Proses Kelahiran dengan Imigrasi dan Kematian Password Statistia, Vol. 6 No., 7 Mei 26 Proses Kelaira dega Imigrasi da Kematia Password Sri Mulyai Saro i, Neeg Suegsi da Gatot Riwi Setyato Jurusa Statistia FMIPA Upad ABSTRAK Dalam peelitia dibaas megeai sebua

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani    / Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:

Lebih terperinci

x x x1 x x,..., 2 x, 1

x x x1 x x,..., 2 x, 1 0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA

Lebih terperinci

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh

Lebih terperinci

Penggunaan Transformasi z

Penggunaan Transformasi z Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:

Lebih terperinci

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori

Lebih terperinci

APROKSIMASI DISTRIBUSI WAKTU HIDUP YANG AKAN DATANG (Aproximations of the Future Lifetime Distribution)

APROKSIMASI DISTRIBUSI WAKTU HIDUP YANG AKAN DATANG (Aproximations of the Future Lifetime Distribution) Jural Bareeg Vol 5 No Hal 47 5 (2) APROKSIMASI DISRIBUSI WAKU HIDUP YANG AKAN DAANG (Aproimatios of te Future Lifetime Distributio) HOMAS PENURY RUDY WOLER MAAKUPAN 2 LEXY JANZEN SINAY 3 Guru Besar Jurusa

Lebih terperinci

h h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n!

h h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n! Dieresiasi Numerik Sala satu perituga kalkulus yag serig diguaka adala turua/ dieresial. Coto pegguaa dieresial adala utuk meetuka ilai optimum (maksimum atau miimum) suatu ugsi y x mesyaratka ilai turua

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007 Volue, Noor, Deseber 7 Bareeg, Deseber 7 al4-7 Vol No DIAGONAISASI MATRIKS UNTUK MENYEESAIKAN MODE MANGSA-EMANGSA EVINUS R ERSUESSY Jurusa Mateatia FMIA UNATTI Abo ABSTRACT Diagoalizatio of a square atrix

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER PEAKI AIO UTUK ATA-ATA POPUAI PADA AMPIG ACAK BETATA ADAPTIF CUTE Dita Ardii uam Efedi Buami Maasisa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetaua Alam Uiversitas iau Kampus

Lebih terperinci

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada. 3 TURUNAN FUNGSI 3. Pegertia Turua Fugsi Defiisi Turua fugsi f adala fugsi f yag ilaiya di c adala f c f c f c 0 asalka it ii ada. Coto Jika f 3 + +4, maka turua f di adala f f f 0 3 4 3.. 4 0 34 4 4 4

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

MAKALAH GEOMETRI TRANSFORMASI MEMBAHAS TENTANG GESERAN (TRANSLASI) Kelompok VI (Enam)

MAKALAH GEOMETRI TRANSFORMASI MEMBAHAS TENTANG GESERAN (TRANSLASI) Kelompok VI (Enam) KLH EOETRI TRNSFORSI EHS TENTN ESERN (TRNSLSI) ENN ERSONIL : Kelopo VI (Ea) YEN RVH N : ( ) FIRN N : ( ) 3 I JEN N : ( ) 4 RIK RIYNI N : ( ) 5 SE RIZON N : ( ) 6 TRI HELENZ N : ( ) SEKOLH TINI KEURUN N

Lebih terperinci

PROSIDING ISSN:

PROSIDING ISSN: PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK Jurusa Matematika FMIPA - Uad Defiisi Samplig sistematik adalah metode pearika cotoh yag dilakuka dega cara memilih secara acak satu eleme dari

Lebih terperinci

ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan

ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan JMP : Vol. 8 No., Des. 016, al. 33-40 ISSN 085-1456 ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI Novita Eka Cadra Uiversitas Islam Darul Ulum Lamoga ovitaekacadra@gmail.com Masriai Mayuddi Uiversitas

Lebih terperinci

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

Lebih terperinci

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) (Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi

Lebih terperinci

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed. PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VIII

STATISTIK PERTEMUAN VIII STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag

Lebih terperinci

KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR. Oleh: LIA NURLIANA

KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR. Oleh: LIA NURLIANA KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR Ole: LIA NURLIANA PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

BAB III STRATIFIED CLUSTER SAMPLING

BAB III STRATIFIED CLUSTER SAMPLING BAB III STRATIFIED CUSTER SAMPING 3.1 Pengertian Stratified Cluster Sampling Proses memprediksi asil quick count sangat dipengarui ole pemilian sampel yang dilakukan dengan metode sampling tertentu. Sampel

Lebih terperinci

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug

Lebih terperinci

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA KELAS D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga Yogyaarta e-mail: malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRAK Himpua

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI ROMBERG BERBANTUAN MATLAB

PENYELESAIAN NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI ROMBERG BERBANTUAN MATLAB PENYELESAIAN NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI ROMBERG BERBANTUAN MATLAB SKRIPSI Ole : ISWATUL KHASANAH NIM.05006 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM

Lebih terperinci

Penarikan Sampel Acak Sederhana

Penarikan Sampel Acak Sederhana Tekik Samplig Pearika Sampel Acak Sederhaa Hazmira Yozza- Jur. Matematika Uad 17/11/014 Tujua Pearika Sampel Megambil kesimpula megeai populasi berdasarka iformasi yag terkadug pada sampel Ukura sampel

Lebih terperinci

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri

Lebih terperinci

Model Antrian Multi Layanan

Model Antrian Multi Layanan Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah

Lebih terperinci

GRAFIKA

GRAFIKA 6 5 7 3 6 3 3 GRAFIKA 3 6 57 08 0 9 5 9 385 946 5 3 30 0 8 9 5 9 3 85 946 5 ANALISA REAL Utu uliah (pegatar) aalisa real yag dilegapi dega program MATLAB Dr. H.A. Parhusip G R A F I K A Peerbit Tisara

Lebih terperinci

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi

Lebih terperinci

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu: Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel 49 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Jeis data yag diguaka berupa data sekuder yag megguaka Tabel Iput Output Idoesia Tau 2005 dega klasifikasi 9 sektor. Data tersebut berasal dari

Lebih terperinci

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat 38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata

Lebih terperinci

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1 Chapter 7 Studet Lecture Notes 7-1 DASAR-DASAR UJI Hipotesis: Hipo (di bawah) da Tesis (peryataa yag telah diuji) Hipotesis Statistik:suatu proposisi atau aggapa megeai parameter populasi yag dapat diuji

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta Peerapa Algoritma Dijstra dalam Pemiliha Traye Bus Trasjaarta Muhammad Yafi 504 Program Studi Tei Iformatia Seolah Tei Eletro da Iformatia Istitut Teologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 40, Idoesia 504@std.stei.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ, BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi

Lebih terperinci

PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB. Ratna Widyati Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Jakarta

PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB. Ratna Widyati Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Jakarta Kode Makala M-6 PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB Rata Widyati Jurusa Matematika, FMIPA Uiversitas Negeri Jakarta ABSTRAK Metode umerik dapat diguaka utuk megampiri itegrasi yag dapat meyelesaika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka pada bula Juli 2013 sampai Jauari 201 berlokasi di Kabupate Gorotalo. B. Jeis Peelitia Peilitia tetag evaluasi program pegembaga

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

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

Lebih terperinci

PENJADWALAN DUA MESIN FLOW SHOP UNTUK MEMINIMASI TOTAL TARDINESS DENGAN MEMPERHATIKAN KETIDAKTERSEDIAAN PADA KEDUA MESIN

PENJADWALAN DUA MESIN FLOW SHOP UNTUK MEMINIMASI TOTAL TARDINESS DENGAN MEMPERHATIKAN KETIDAKTERSEDIAAN PADA KEDUA MESIN PENJDWLN DU MESIN FLOW SHOP UNTUK MEMINIMSI TOTL TRDINESS DENGN MEMPERHTIKN KETIDKTERSEDIN PD KEDU MESIN Rr.Orifia Pitrasari, Stefaus Eo Wirato, Patdoo Suwigo Jurusa Tei Idustri Istitut Teologi Sepulu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)

Lebih terperinci

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012) BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

PELUANG. Drs. Marsudi Raharjo, M.Sc.Ed JENJANG LANJUT

PELUANG. Drs. Marsudi Raharjo, M.Sc.Ed JENJANG LANJUT DIKLAT INSTRUKTUR PENGEMBANG MATEMATIKA SMA JENJANG LANJUT PELUANG JENJANG LANJUT Drs Marsudi Raharjo, MScEd DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENINGKATAN MUTU PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

BAB III PENGGUNAAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL

BAB III PENGGUNAAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL BAB III PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL Pada Bab III ii aka dibahas megeai taksira parameter pada Geeral Liear Mixed Model berdasarka asumsi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu

Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu Jural Gradie Vol. No. Juli 5 : 9-97 edeata Teori Atria : Kasus Nasabah Ba pada uul 8.-. WIB di Ba BNI 46 Cabag Begulu Fahri Faisal Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas

Lebih terperinci

Statistika Inferensial

Statistika Inferensial Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIS PERSEDIAAN TERINTEGRASI ANTARA SUATU PERUSAHAAN DAN DISTRIBUTORNYA

MODEL MATEMATIS PERSEDIAAN TERINTEGRASI ANTARA SUATU PERUSAHAAN DAN DISTRIBUTORNYA MOEL MAEMAI PEREIAAN ERIEGRAI ANARA UAU PERUAAAN AN IRIBUORNYA (Nyoma utapa & Frasisa) MOEL MAEMAI PEREIAAN ERINEGRAI ANARA UAU PERUAAAN AN IRIBUORNYA Nyoma utapa ose Faultas ei Jurusa ei Idustri Uiersitas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu

Lebih terperinci

SOAL DAN PEMBAHASAN MULTISTAGE SAMPLING. Oleh: Adhi Kurniawan

SOAL DAN PEMBAHASAN MULTISTAGE SAMPLING. Oleh: Adhi Kurniawan SOA DAN PEMBAHASAN MUTISTAGE SAMPING Oleh: Adhi Kuriawa. Pada bula Mei 03, suatu survei keteagakerjaa dilakuka di suatu kecamata. Pada tahap pertama dilakuka pegambila sampel 4 blok sesus secara PPS WR

Lebih terperinci

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belaag Kombiatoria mempuyai beberapa aspe, yaitu eumerasi, teori graf, da ofigurasi atau peyusua. Eumerasi membahas peghituga susua berbagai tipe. Sebagai cotoh: (i) meghitug

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

PERTEMUAN 6-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

PERTEMUAN 6-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK PERTEMUAN 6-MPC 2 PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK PPS Cluster Samplig Misalka suatu daerah terdiri dari N cluster yag masig-masig cluster terdiri dari eleme. Dari populasi tersebut,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci