2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
|
|
|
- Suharto Kurnia
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.3 : untuk mengoptimalkan penggunaan program paket metode statistika yang sudah ada 2. CP 15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan tertulis dalam bahasa Indonesia 3. CP 15.3 : Mampu mengelola bekerja dalam tim 4. CP 15.4 : Bertanggung jawab atas hasil kerja mandiri kelompok 5. CP 18.2 : Mampu bekerjasama 6. CP 18.4 : Menghargai orang lain 7. CP 18.5 : Patuh pada aturan tertulis tidak tertulis CP3.3 meliputi 6 sub Capaian Peman, yaitu : CP3.3K1 sd CP3.3K6 B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan sebagai berikut : Pengantar Pemrograman menggunakan macro MINITAB, SAS, MATLAB, R; komputasi statistik deskriptif; pendugaan pengujian parameter satu, dua k populasi, komputasi analisis regresi linear non-linear, bootstrap, jackknife, topik khusus komputasi yang lainnya. C. CP secara umum KKNI Level 6 Kemampuan Penguasaan pengetahuan Mampu pemrograman MINITAB, SAS, MATLAB, R atau S-PLUS 6.2 Mampu memformulasikan penyelesaian masalah menggunakan dasar-dasar algoritma komputasi untuk metode Kemampuan kerja 6.3. Mampu mengimplementasikan pengetahuan pemrograman dasar algoritma komputasi untuk metode statistika dalam macro program paket statistika seperti MINITAB, SAS, MATLAB, R atau S-PLUS. 6.4 Mampu menyelesaikan masalah 6.5 Mampu beradaptasi terhadap masalah-masalah dalam pengambilan keputusan yang memerlukan komputasi statistika Kemampuan manajerial 6.6 Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan hasil pemrograman komputasi statistika 6.7 Memberikan petunjuk memilih solusi masalah baik secara mandiri & kelompok 6.8 Bertanggung jawab dalam mengerjakan tugas-tugas kuliah Sikap tata nilai Memiliki etika profesi, kerjasama, menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif
2 RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 2 dari 5 Capaian Peman CP3.3K1.1: Dapat pemrograman MINITAB CP3.3K1.2: Dapat pemrograman SAS 1. Dapat pemrograman macro MINITAB. antara global local macro. Dapat pemrograman SAS Pengantar Pemrograman Macro Minitab - Global Macro - Local Macro Pengantar Pemrograman SAS - Struktur Program SAS - Procedure dalam SAS [2] [6] 5%/5% 5%/10% 5-6 CP3.3K1.3: Dapat pemrograman Matlab 1. Dapat pemrograman Matlab penggunaan script function Pengantar Pemrograman Matlab - Script - Function [4] 5%/15% 7-8 CP3.3K1.4: Dapat pemrograman R 1. Mampu membaca data dari berbagai file text data SAS/SPSS 2. Dapat Pengantar Pemrograman R - Menjalankan R - Struktur data R - Membaca data [7] 5%/20%
3 RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 3 dari 5 Capaian Peman pemrograman R - Manajemen data 9-10 CP3.3K2: Mampu menjelaskan dasar-dasar algoritma program statistika deskriptif untuk komputasi statistika deskriptif dengan menggunakan program MINITAB, SAS, MATLAB, R Deskriptif menggunakan salah satu program paket, a.l: - kovarian/ korelasi - determinan [2] [5] - [7] 1. PBL 15%/35% CP3.3K3: Mampu menjelaskan dasar-dasar algoritma program komputasi pendugaan parameter satu dua populasi serta. untuk komputasi pendugaan pengujian parameter satu dua populasi dengan menggunakan MINITAB, SAS, MATLAB, R - Komputasi Pendugaan Pengujian Parameter Satu Dua Populasi menggunakan salah satu program paket - Bootstrap Jacknife - [7] 1. PBL 20%/55%
4 RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 4 dari 5 Capaian Peman CP3.3K4: Mampu menjelaskan dasar algoritma program komputasi analisis regresi linear & non linear serta pemeriksaan asumsi error & meng-implementasikannya CP3.3K5: Mampu memahami dasar algoritma program untuk komputasi regresi bootstrap jacknife dalam program paket CP3.3K6: Mampu memahami dasar algoritma pembangkitan bilangan acak & untuk komputasi analisis regresi linear non linear serta pemeriksaan asumsi error dengan menggunakan MINITAB, SAS, MATLAB, R untuk komputasi regresi bootstrap jacknife dengan menggunakan MINITAB, SAS, MATLAB, R 1. Mampu memahami algoritma pembangkitan bilangan acak dalam program MINITAB, SAS, MATLAB, R Komputasi analisis regresi linear non linear serta pemeriksaan asumsi error menggunakan salah satu program paket Regresi bootstrap jacknife: - Berbasis pengamatan - Berbasis residual Pembangkitan bilangan acak - Invers - Acceptance Rejection - Composition - Convolution - [7] 1. PBL - [7] 1. PBL [6] [7] [8] 20%/75% 20%/95% 5%/100%
5 RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 5 dari 5 Capaian Peman antara metode Invers, Acceptance Rejection, Composition Convolution. 5. PBL Pustaka : 1. Manual Minitab, SAS, Matlab, R. 2. Joaquim P. Marques de Sá Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 3. Bradley Efron Robert J. Tibshirani An Introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall, Inc. 4. B. F. J. Manly Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Method in Biology. Chapman and Hall, London. 5. Wendy L. Martinez Angel R. Martinez Computational Statistics Handbook with MATLAB. Chapman & Hall/CRC. USA 6. Michele M. Burlew SAS Macro Programming Made Easy, Second Edition. Cary, NC: SAS Institute Inc. 7. Robert A. Muenchen R for SAS and SPSS Users. Springer. New York, USA. 8. Law A. M. David Kelton, W Simulation Modelling Analysis. McGraw Hill. New York, USA
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V
RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data II Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VII
RP-S1-SK-07 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data I Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VI
RP-S1-SK-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : Sutikno Semester : VII
RP-S1-SLK-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 5.2 : Mampu menganalisis data di bidang Statistika Lingkungan dan Kesehatan, serta bidang lainnya
PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM
BIAStatistics (2015) Vol. 9, 2, hal. 28-32 PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM Munawar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah
Membangkitkan Data Klaim Individu Pemegang Polis Asuransi Kendaraan Bermotor Berdasarkan Data Klaim Agregat
Statistika, Vol. 12 No. 1, 43 49 Mei 2012 Membangkitkan Data Individu Pemegang Polis Asuransi Bermotor Berdasarkan Data Agregat Program Studi Statistika, Universitas Islam Bandung, Jl. Purnawarman 63 Bandung.
PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.
RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Sampling dan Survey Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : ATR, DS, IZ Semester : IV
RP S1 SP 02 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP9.1 : Mampu menjelaskan konsep merancang survey dan menerapkannya 2. CP12.1 : Mampu mengelola survey
BOOTSTRAP RESAMPLING OBSERVASI PADA ESTIMASI PARAMETER REGRESI MENGGUNAKAN SOFTWARE R
BOOTSTRAP RESAMPLING OBSERVASI PADA ESTIMASI PARAMETER REGRESI MENGGUNAKAN SOFTWARE R Joko Sungkono* Abstrak : Pada tulisan ini, algoritma metode bootstrap resampling observasi dipaparkan secara detail
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Perancangan Kualitas Kode/sks : SS141413/ (2/1/0 ) Dosen : SS Semester : V
RP-S1-SI-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.2 : Menentukan optimasi melalui perancangan eksperimen. CP15.2 : Mampu mengelola dan bekerja
2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE
RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 5.1 : Menganalisis data di bidang kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan/kelautan
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :
RP-S1-SLK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 5.1 : Menganalisis
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Jaringan Syaraf Tiruan Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BSSU Semester : III
RP-S1-SK-12 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.3 : Mampu menyelesaikan masalah di bidang Stat komputasi dan Membuat program untuk mengoptimalkan
PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 53 61 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA OLIVIA ATINRI,
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai PENGUASAAN PENGETAHUAN 5.1 Mampu menyajikan data secara deskriptif dengan gambar dan ukuran numerik
PENDUGAAN PARAMETER REGRESI DENGAN BOOTSTRAP RESIDUAL UNTUK JUMLAH SAMPEL YANG BERVARIASI M a r zu k i, H i zi r S o f y a n Universitas Syiah Kuala marz_ukie@yahoo.com ABSTRAK Penelitian ini bertujuan
2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan
RP S1 SP 05 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 8.1 : Memformulasikan masalah dalam pemodelan sta s ka CP 11.2 : Mampu menganalisis
Pendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi
Statistika, Vol. No., Mei Pendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi MARZUKI, HIZIR SOFYAN, ASEP RUSYANA Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah Kuala Jl.
Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama Anita Nur Vitriana, Rosita Kusumawati Program Studi
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Riset Operasi 1 Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SMR, Ir, Wiba Semester : III
RP-S1-SI-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.3 : Mampu menentukan metode terbaik untuk solusi permasalahan riil CP 15.1 : Mampu Berkomunikasi
RESAMPLING BOOTSTRAP PADA R
RESAMPLING BOOTSTRAP PADA R Joko Sungkono* Abstrak:Pada tulisan ini, algoritma resampling bootstrap akan disajikan secara detail dalam bahasa pemrograman software R untuk beberapa contoh kasus. Resampling
Semester : VI Hal: 1 dari 6. No.Revisi : 00. Deskripsi. Kemampuan manjerial. tertulis. Sikap dan. tata nilai 2-RP 1-CP DN, PA,BAK& RN)
PROD S1 STATSTKA FMPA TS RP S1 SP 08 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 A. CAPAAN PEMBELAJARAN : CP 11.11 : Mampu menganalisis data secara KUANTTATF baik secara Univariat maupun Multivariat serta menerapkannya
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Data Mining Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP, KF Semester : VII
RPS1SK08 Kurikulum 2014, Edisi : September2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 10.3 : Mampu menganalisis big data dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis statistika pada dasarnya adalah analisis terhadap sampel yang kemudian hasil analisisnya akan digeneralisasikan untuk mengetahui karakteristik populasi.
Kata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 168 176 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN PENDUGA ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) DAN GENERALIZED LEAST SQUARES (GLS) PADA MODEL REGRESI
KAJIAN FUNGSI nls( ) DAN fsrr( ) TERHADAP MODEL MICHEALIS-MENTEN PADA REGRESI NONLINIER. Sudarno 1. Abstrak
UNIVERSITAS DIPONEGORO 0 ISBN: --0-- KAJIAN FUNGSI nls( ) DAN fsrr( ) TERHADAP MODEL MICHEALIS-MENTEN PADA REGRESI NONLINIER Sudarno ) Program Studi Statistika FMIPA Undip dsghani@gmail.com Abstrak Model
HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode Bootstrap
Metode Bootstrap Setelah didapatkan hasil dari pengukuran sensitivitas harga, lalu diamati perilaku dari APR dan diduga selang kepercayaan dengan menggunakan metode bootstrap nonparametrik, dengan pengulangan
PERBANDINGAN METODE BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE DALAM MENAKSIR PARAMETER REGRESI UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 2 (2013), hal 137 146. PERBANDINGAN METODE BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE DALAM MENAKSIR PARAMETER REGRESI UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS
UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi
UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi No. Dokumen 02-3.04.1.02 Distribusi Tgl. Efektif RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Mata Kuliah Kode Rumpun MK Bobot (SKS) Semester
PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING
PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING Arif Rahman Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Jl.
PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno. Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta
PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta Abstrak Tulisan ini membicarakan tentang penerapan bootstrap
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Penelitian Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah : Riset kepustakaan Kepustakaan dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi-informasi yang berhubungan
SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman 333-342 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY
PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING KLASIK DENGAN T 2 HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI NON-NORMAL MULTIVARIAT
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 17 4 ISSN : 303 910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T HOTELLING KLASIK DENGAN T HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI
Aktuariaa. Dosen : SS. Semester : V No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 5. tim. 1).Konsep. dimodifikasi). Kemampuan. Deskripsi. asuransi jiwa
Kode/SKS: SS141427 / (2/1/0) Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.4 : Mampu memahami dan menerapkann konsep konsep matematika keuangan dan peluang untuk menganalisa masalah dalam asuransi jiwa
BAB I PENDAHULUAN. Statistika adalah salah satu cabang ilmu yang mempelajari prosedur-prosedur
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika adalah salah satu cabang ilmu yang mempelajari prosedur-prosedur yang digunakan dalam pengumpulan, penyajian, analisis dan interpretasi data. Statistika
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI & PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK / 3 SKS
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK-043241 / 3 SKS Minggu Ke Pokok Bahasan dan TIU Sub-pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Cara Pengajaran
PENERAPAN METODE JACKKNIFE TERHAPUS-1 PADA PENGOLAHAN DATA METODE QUICK COUNT
PENERAPAN METODE JACKKNIFE TERHAPUS-1 PADA PENGOLAHAN DATA METODE QUICK COUNT Joko Sungkono* dan Udiyono* Abstrak: Secara statistik, metode quick count merupakan suatu proses estimasi parameter proporsi
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Struktur Data Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BS Semester : III
RP-S1-SK-09 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.3 : Mampu menyelesaikan masalah di bidang Stat komputasi khusunya Struktur data untuk mengoptimalkan
FM-UDINUS-BM-08-04/R0 SILABUS MATAKULIAH. Revisi : - Tanggal Berlaku : September 2014
SILABUS MATAKULIAH Revisi : - Tanggal Berlaku : September 2014 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : A11. 54815 / 2. Program Studi : Teknik Informatika-S1 3. Fakultas : Ilmu Komputer 4. Bobot sks : 3 SKS 5.
Pengaruh Bimbingan Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Uji Permutasi
Statistika, Vol. No., 39 50 Mei 0 Pengaruh Bimbingan Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Uji Permutasi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah Kuala Jl. Syech Abdul Rauf No. 3 Darussalam, Banda
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Statistika adalah salah satu cabang ilmu matematika yang memperhitungkan probabilitas dari suatu data sampel dengan tujuan mendapatkan kesimpulan mendekati
BAB3. LANGKAH-LANGKAHSIMULASI
Tujuan Instruksional Umum Tujuan Instruksional Khusus 3.1. Pendahuluan BAB3. LANGKAH-LANGKAHSIMULASI Mahasiswa dapat menguraikan langkahlangkah dalam simulasi 1. Mahasiswa dapat menguraikan elemen analisis
DAFTAR PUSTAKA. Biro Pusat Statistik Indikator Kesejahteraan Rakyat BPS. Jakarta.
DAFTAR PUSTAKA Biro Pusat Statistik. 1996. Indikator Kesejahteraan Rakyat 1995. BPS. Jakarta. Digby PGN & RkKempton. 1987. Multivariate Analysis of Ecologcal Communities. Chapman & Hall. New York. Dillon
PENERAPAN BOOTSTRAP DALAM METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (MCD) DAN LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
PENERAPAN BOOTSTRAP DALAM METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (MCD) DAN LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Ni Putu Iin Vinny Dayanti 1, Ni Luh Putu Suciptawati 2, Made
Bab I PENDAHULUAN. Dewasa ini perkembangan komputer yang maju dapat dipergunakan manusia
1 Bab I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dewasa ini perkembangan komputer yang maju dapat dipergunakan manusia sebagai alat bantu untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaannya. Fungsi komputer tersebut
2-RP RENCANA PEMBELAJARAN. Semester : VI Hal: 1 dari 5. No.Revisi : 00. tim. Regresi Nonparametrik. Deskripsi. Kemampuan. lokal).
RP S1 SP 14 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 11.1 : Mampu memodelkan data kuantitatif univariat linier nonlinier. CP15.2 : Mampu mengelola berja dalam tim CP15.4 : Bertanggung jawab atas hasil rja mandiri
ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN TEKNIK BOOTSTRAP
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 3 Hal. 41 49 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN TEKNIK BOOTSTRAP DWI ANNISA FITRI Program Studi
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I.
Estimasi Interval Kepercayaan Bootstrap pada Parameter Regresi Komponen Utama
Estimasi Interval Kepercayaan Bootstrap pada Parameter Regresi Komponen Utama Shinta Anisa Putri Y 1, Raupong 2, Sri Astuti Thamrin 3 1 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika
Deskripsi. Dosen : No.Revisi : 00. Semester : VII Hal: 1 dari 5. tim. Kemampuan 5-PBS 3-RE 1-CP 2-RP
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.1 : Merancang dan melakukan riset serta mengevaluasi strategi. CP 2.2 : Memodelkan dan menginterpretasikan fenomena ekonomi. CP15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM DOKTOR STATISTIKA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I. Deskripsi
PENERAPAN METODE BOOTSTRAP RESIDUAL DALAM MENGATASI BIAS PADA PENDUGA PARAMETER ANALISIS REGRESI
PENERAPAN METODE BOOTSTRAP RESIDUAL DALAM MENGATASI BIAS PADA PENDUGA PARAMETER ANALISIS REGRESI Ni Made Metta Astari 1, Ni Luh Putu Suciptawati 2, I Komang Gde Sukarsa 3 1 Jurusan Matematika, Fakultas
OLEH : Riana Ekawati ( ) Dosen Pembimbing : Dra. Farida Agustini W, M.S
OLEH : Riana Ekawati (1205 100 014) Dosen Pembimbing : Dra. Farida Agustini W, M.S Salah satu bagian penting dari statistika inferensia adalah estimasi titik. Estimasi titik mendasari terbentuknya inferensi
2-RP. rate, 10).Model Antrian. Deskripsi. sistem finansial, sistem komunikasi. Semester : V Hal: 1 dari 7. Dosen : SPW, NI, HY No.
RP S1 SP 06 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 1.1 : Mampu menerapkan Metode Statistika dalam manajemen. 2. CP 2.2 : Mampu memodelkan & menginterpretasikan fenomena ekonomi 3. CP 8.1 : Mampu memformulasikan masalah
Uji Permutasi untuk Masalah Dua Sampel Saling Bebas: Studi Kasus di LAFI-DITKES AD Bandung Jawa Barat
Statistika, Vol. 8 No., 9 7 Nopember 8 Uji Permutasi untuk Masalah Dua Sampel Saling Bebas: Studi Kasus di LAFI-DITKES AD Bandung Jawa Barat Danang Setiawan dan Aceng K. Mutaqin Program Studi Statistika
ESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP
ESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP PADA DATA PASIEN HIPERKOLESTEROLEMIA DI BALAI LABORATORIUM KESEHATAN YOGYAKARTA Fransiska Grase S.W, Sri Sulistijowati H.,
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman sekarang, kemajuan sains dan teknologi sangat berkembang pesat. Salah satu ilmu yang berkembang adalah matematika yang merupakan induk dari semua ilmu
PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 139 146 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL
Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar
Vol.14, No. 2, 159-165, Januari 2018 Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Sutrianah Burhan 1, Andi Kresna Jaya 1
KATA PENGANTAR. FisikaKomputasi i -FST Undana
Disertai Flowchart, Algoritma, Script Program dalam Pascal, Matlab5 dan Mathematica5 Ali Warsito, S.Si, M.Si Jurusan Fisika, Fakultas Sains & Teknik Universitas Nusa Cendana 2009 KATA PENGANTAR Buku ajar
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH KODE / SKS PROGRAM STUDI : REKAYASA KOMPUTASIONAL (d/h Metode Numerik) : TI / 2 SKS : TEKNIK INFORMAA Pertemu Pokok Bahasan an ke dan 1 Pendahuluan-1 Agar mahasiswa
Jurnal Gradien Vol. 10 No. 1 Januari 2014 : 963-966 Pendugaan Galat Baku Nilai Tengah Menggunakan Metode Resampling Jackknife dan Bootstrap Nonparametric dengan Software R 2.15.0 * Septiana Wulandari,
PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 26 34 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA NADIA UTIKA PUTRI, MAIYASTRI, HAZMIRA
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu mengidentifikasi permasalahan multivariat 5.2 Mampu menerapkan konsep
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Di dalam statistika, sebuah estimator adalah hasil perhitungan suatu estimasi terhadap kuantitas tertentu berdasarkan pada data terobservasi atau
PERBANDINGAN METODE MCD-BOOTSTRAP DAN LAD- BOOTSTRAP DALAM MENGATASI PENGARUH PENCILAN PADA ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA
PERBANDINGAN METODE MCD-BOOTSTRAP DAN LAD- BOOTSTRAP DALAM MENGATASI PENGARUH PENCILAN PADA ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA Ni Luh Putu Ratna Kumalasari 1, Ni Luh Putu Suciptawati 2,, Made Susilawati
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis statistika pada dasarnya merupakan suatu analisis terhadap sampel yang kemudian hasilnya akan digeneralisasi untuk menggambarkan suatu karakteristik populasi.
GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO
GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO SPMI- UNDIP GBPP 10.09.04 PAF220 Revisi ke - Tanggal 13 September 2013 Dikaji Ulang Oleh Ketua Program Studi Fisika Dikendalikan Oleh GPM
SATUAN ACARA PERKULIAHAN
Versi : 1 Revisi : 0 Tanggal Revisi : Tanggal Berlaku : STUN CR PERKULIHN Fakultas / Jurusan / Program Studi : Teknologi Industri / Teknik Informatika / Teknik Informatika Kode Matakuliah : [kosongkan]
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Dapat menjelaskan konsep teoritis statistika non parametrik 5.2 Mampu memformulasikan
PRODI. Semester : Hal: 1 dari 6 RP S1 SB 05. No.Revisi : 00. CP 2.5 : Menerapkan Teori Resiko. Di Industri Keuangan. (Rating perusahaan, Model
Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN: CP 2.5 : Menerapkan Teori Resiko Di Industri Keuangan CP 15.2: Mampu mengelola dan berja dalam tim CP 15.4: Bertanggung jawab atas hasil rja mandiri dan lompok CP
METODE BOOTSTRAP DALAM INFERENSI MODEL REGRESI POLINOMIAL
Vol. 5, No., April, 5 METODE OOTSTRAP DALAM INFERENSI MODEL REGRESI POLINOMIAL Hermi Rumtiasih ), Suparman ) ) Program Studi Matematika Universitas Ahmad Dahlan, ) Program Studi Pendidikan Matematika Universitas
PRODI. Dosen : Set. Semester : IV No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 7. monopoli, serta KEMAMPUAN DESKRIPSI. baik secara lisan. maupun tertulis 3-RE 2-RP
RP S1 SB 01 Hal: 1 dari 7 A. : 1. CP 2.2 : Mampu memahami konsep teori Ekonomi Mikro dan Ekonomi Makro dengan menggunakan pendekatan verbal, pendekatan grafik serta pendekatan matematis 2. CP15.1 : Mampu
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) IKG3F3 PEMODELAN STOKASTIK Disusun oleh: Sri Suryani P, S.Si., M.Si. PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTASI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY 2015 LEMBAR PENGESAHAN Rencana
ANALISIS ESTIMASI PARAMETER REGRESI KUANTIL DENGAN METODE BOOTSTRAP
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 1 Hal. 125 130 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ANALISIS ESTIMASI PARAMETER REGRESI KUANTIL DENGAN METODE BOOTSTRAP MESI OKTAFIA, FERRA YANUAR, MAIYASTRI
Kelas 2. Kelas 1 Mahasiswa. Mahasiswa. Gambar 1 Struktur data kelompok dalam pengukuran berulang pada data Metode Statistika
4 Kelas 2 Kelas 1 N3 N4 N3 N4 Gambar 1 Struktur data kelompok dalam pengukuran berulang pada data Metode Statistika BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan adalah data nilai capaian mahasiswa dalam
METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 3 (2014), hal 169 174. METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Romika Indahwati,
Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika
Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika Wayan Firdaus Mahmudy (wayanfm@ub.ac.id) Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia Abstrak.
MODEL REGRESI MENGGUNAKAN LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR (LASSO) PADA DATA BANYAKNYA GIZI BURUK KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman 21-30 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian MODEL REGRESI MENGGUNAKAN LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas tinjauan pustaka yang akan digunakan untuk tesis ini, yang selanjutnya akan diperlukan pada bab 3. Yang akan dibahas dalam bab ini adalah metode bootstrap
BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah jauh ke belakang sejak awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa mengumpulkan data statistik
ISSN: X 27 MODEL COX EXTENDED UNTUK MENGATASI NONPROPORTIONAL HAZARD PADA KEJADIAN BERSAMA
ISSN: 067X 7 MODEL COX EXTENDED UNTUK MENGATASI NONPROPORTIONAL HAZARD PADA KEJADIAN BERSAMA Anita Nur Vitriana a, Rosita Kusumawati b a Program Studi Matematika FMIPA UNY Jl. Colombo No. Yogyakarta, anitavtrn@gmail.com
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Pengantar Analisis Kode/sks : MAS 4231/ 3 Semester : II Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS 4121
2-RP. Semester : VIIII No.Revisi : 00. Dosen : MM. Hal: 1 dari 5. kelompok, Peran
Hal: 1 dari 5 Deskripsi Mataa Kuliah Tujuan dari Mata Kuliah ini adalah untuk memberikan kemampuan mahasiswa menjadi konsultan statistik yang efektif. Mataa Kuliah ini membutuhkan kematangan dalam berfikir
PERBANDINGAN METODE BLACK SCHOLES DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA OPSI EROPA
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 1 Hal. 7 16 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN METODE BLACK SCHOLES DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA OPSI EROPA TOMI DESRA YULIANDI,
PENENTUAN HARGA OPSI PUT AMERIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA MONTE CARLO. Rina Ayuhana
PENENTUAN HARGA OPSI PUT AMERIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA MONTE CARLO Rina Ayuhana Program Studi Ilmu Komputasi Universitas Telkom, Bandung rina.21.kids@gmail.com Abstrak Opsi adalah suatu kontrak yang memberikan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi menuntut perubahan-perubahan yang melibatkan suatu penelitian atau percobaan pada berbagai bidang. Metode Statistik
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probabilitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:
STATISTIKA I Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: Setelah mengikuti mata kuliah ini selama satu semester, mahasiswa akan dapat
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDUDUK DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS)
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDUDUK DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) Yuditia Ari Prabowo, Yuliana Susanti, dan Santoso Budi Wiyono
SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS
SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS Joko Sungkono 1, Th. Kriswianti Nugrahaningsih 2 Abstract: Terdapat empat asumsi klasik dalam regresi diantaranya asumsi normalitas.
TOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET
TOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET 1) Benny Santoso 2) Liliana 3) Imelda Yapitro Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Surabaya Raya Kalirungkut Surabaya 60293 (031) 298 1395 email
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2.
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-209 Nama Mata Kuliah : Praktikum Statistika Jumlah SKS : 1 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas
BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi
76 BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan perluasan dari analisis regresi linear yang berupa sistem persamaan yang terdiri dari beberapa persamaam regresi yang
PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k MELALUI METODE BISSELL. Kata Kunci : Faktorial Fraksional dua level, Metode Bissell
September 03 PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL k MELALUI METODE BISSELL IRAWATY, ANISA DAN HERDIANI, E.T. 3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. satu peubah prediktor dengan satu peubah respon disebut analisis regresi linier
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi pertama kali dikembangkan oleh Sir Francis Galton pada abad ke-19. Analisis regresi dengan satu peubah prediktor dan satu peubah
ANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG
Vol. 14, No. 2, 114-120, Januari 2018 ANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG YULIANA.DEWI PURI 1,NASRAH,S 2 DAN,NURTITI,S 3 Abstrak Pada skripsi
PENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION. Abstract
Pendugaan Data Hilang Mesra Nova) PENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION Mesra Nova 1, Moch. Abdul Mukid 2 1 Alumni Program Studi Statistika UNDIP 2 Staf Pengajar Program Studi Statistika