MODEL PENDUGA VOLUME POHON PULAI GADING DI KABUPATEN MUSI RAWAS - SUMATERA SELATAN
|
|
- Agus Agusalim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODEL PENDUGA VOLUME POHON PULAI GADING DI KABUPATEN MUSI RAWAS - SUMATERA SELATAN Model for Estmatg Tree Volume of Pula Gadg at Mus Rawas - South Sumatera Agus Sumad, Agug Wahyu Nugroho da/ ad Tete Rahma Bala Peelta Kehutaa Palembag Jl. Kol. H. Burla Km. 6,5, Kotak Pos 179, Putkayu, Palembag Telp./Fax. (0711) Naskah masuk : 19 Aprl 009 ; Naskah dterma : 6 Maret 010 ABSTRACT I order to acqure the hgh accuracy ad fast predcto of stadg volume, the measuremet of tree volume eeded to be doe wth hgh precso. Model for estmatg tree volume could be used to develop tree volume table. The purpose of ths research was to develop model for estmatg tree volume wth hgh precso of Alstoa scholars Mus Rawas Regecy - South Sumatera. Sx regresso equatos were used to develop model based o dameter ad heght of tree. The crtera used for the best model were: the hghest corrected determato coeffcet (R ), the smallest bas, ad the smallest root mea square error (RMSE).The result showed that the best model was obtaed for estmatg tree volume of Alstoa,304 0,41 scholars V = 0, D H wth R = 0,967%, bas 0,007%, ad RMSE = 0,044%. Key words : model for estmatg tree volume, Alstoa scholars, dameter, heght of tree ABSTRAK Pedugaa volume tegaka pula yag cepat, akurat, da telt sagat tergatug dar ketepata model peduga volume poho. Model peduga volume poho dapat mejad dasar dalam peyusua tabel volume poho. Tujua peelta adalah utuk melakuka peyusua model peduga volume poho yag memlk ketelta tgg utuk jes pula gadg d Kabupate Mus Rawas, Sumatera Selata. Persamaa regres peyusu model terdr dar 6 persamaa berdasarka peubah bebas dameter setgg dada da tgg poho. Pemlha model terbak berdasarka la koefse determas maksmum (R ), bas mmum da root mea square error terkecl (RMSE). Hasl peelta meujukka bahwa model,304 0,41 terbak utuk meduga volume poho jes pula adalah V = 0, D H dega la R = 0,967%, bas 0,007% da RMSE = 0,044%. Kata kuc : model peduga volume, Alstoa scholars, dameter, tgg poho I. PENDAHULUAN Pula ( Alstoa scholars) merupaka salah satu jes lokal potesal Sumatera Selata yag dmafaatka sebaga baha baku utama pembuata pesl. Dar data yag ada d Sumatra Selata, persedaa baha baku pabrk pecl slate sebaga besar dpeuh dar huta rakyat yag dkembagka oleh PT. Xylo Idah Pratama. Utuk mecapa asas kelestara, perecaaa yag tepat perlu dbuat terutama meyagkut pertumbuha da hasl tegaka yag aka dperoleh. Berkata dega hasl tegaka yag aka dperoleh, dperluka data potes tegaka huta yag ada. Data potes tegaka yag dguaka harus ddasarka atas hasl peaksra dega metode yag cukup akurat. Hal dapat dpeuh apabla peaksra potes tegaka tersebut dperoleh dar hasl pedugaa dega megguaka peragkat peduga yag memlk ketelta yag cukup tgg. Meurut Akfes 107
2 Jural Peelta Huta Taama Vol.7 No., Aprl 010, (1995) peguaa tekk yag tepat, hadal da up to date dalam pedugaa yag bear megea volume kayu bergua dalam efses pegelolaa potes tegaka, evaluas tegaka, da keperlua perhtuga produks kayu. Sela tu meurut Imaudd da Bustom (004) kebjaka pegelolaa huta yag berhubuga dega peerapa ecolabellg dega memasukka kompoe tersedaya tabel volume poho sebaga salah satu dasar pelaa pegelolaa huta secara lestar pada ut pegelolaa huta. Perhtuga potes tegaka yag serg dlakuka adalah dega pedekata agka betuk batag. Pegguaa agka betuk batag cukup prakts d lapaga, tetap pedekata memlk keakurata yag kurag yag dsebabka betuk batag yag berbeda berdasarka umurya. Meurut Krsawat da Bustom (004), adaya varas pertumbuha poho, bak dsebabka oleh perbedaa jes, tempat tumbuh maupu tdaka slvkultur, aka meyebabka betuk da ukura batag yag berbeda. Dega adaya perbedaa pedugaa volume poho yag bersfat umum sebakya dhdarka karea aka meghaslka dugaa yag kurag akurat. Salah satu metode pedugaa volume poho yag memlk akuras lebh tgg adalah dega megguaka persamaa regres. Persamaa regres yag dbagu memberka hubuga atara dmes poho yag mudah dukur (dameter da tgg poho) dega volume poho. Model peduga volume poho dapat mejad dasar dalam peyusua tabel volume poho. Berdasarka hal tersebut, peelta bertujua utuk melakuka peyusua model peduga volume poho yag memlk ketelta tgg utuk jes pula gadg d kabupate Mus Rawas. II. BAHAN DAN METODE A. Lokas Peelta Peelta dlaksaaka d beberapa areal huta rakyat PT. Xylo Idah Pratama (XIP) yag berada d Kecamata Muara Kelg, Kabupate Mus Rawas, Provs Sumatera Selata. Topografya datar sampa bergelombag dega kelerega 0-15 %. Ketgga tempat rata-rata 10 m d atas permukaa ar laut. Jes taah pada umumya berupa taah alluval kekuga, asosas podsolk cokelat, latosol cokelat kemeraha da podsolk cokelat kekuga. Iklm termasuk ke dalam tpe A (Schmdt da Ferguso, 1951). Curah huja mecapa mm/tahu dega suhu 0 udara rata-rata 4 C. B. Baha Peelta peyusua model peduga volume poho pula gadg ( Alstoa scholars) dlakuka pada huta rakyat yag dkelola oleh PT. Xylo Idah Pratama yag berlokas d Mus Rawas, Sumatera Selata. Pada peelta, obyek peelta berupa poho-poho model (sampel) pula gadg yag memlk sebara dameter atara 7-36 cm. C. Metode 1. Pegumpula data Data utuk melakuka peelta peyusua model peduga volume poho pula gadg berupa data volume sampel per seks. Pemlha sampel dlakuka secara segaja ( purposve samplg) yag dapat mewakl sebara kelas dameter maupu kelas umurya. Sampel yag dplh adalah poho yag memlk pertumbuha ormal. Utuk tap sampel dlakuka pegukura seks ( sectowse measuremet) dameter pagkal da ujug bak batag maupu cabag dega pajag seks masg-masg 1 m sampa dega dameter terkecl sebesar 7 cm dega tekk memajat da peebaga.. Pegolaha da aalss data Perhtuga volume poho dlakuka dega mejumlahka volume seks-seks batag da cabag poho. Perhtuga volume seks batag poho da cabag dega megguaka persamaa Smala (Chapma da Meyer, 1949) sebaga berkut: Vs Vp Bp Bu 1 Vs x L 108
3 Model Peduga Volume Poho Pula Gadg d Kabupate Mus Rawas - Sumatera Selata Agus Sumad, Agug Wahyu Nugroho da Tete Rahma keteraga : 3 Vs = volume seks batag (m ) 3 Vp = volume poho (m ) Bp = luas bdag dasar pagkal seks (m ) Bu = luas bdag dasar ujug seks (m ) L = pajag seks (m) Pedugaa volume poho megguaka persamaa regres bak regres sederhaa maupu regres bergada berdasarka model pedugaa volume poho yag perah dguaka oleh Tewar da Kumar (001) utuk jes Dalberga sssoo d guru paas Rajastha State, Ida adalah: b 1). V = ad ). V = a + b D 3). V = a + b D +cd b c 4). V = ad H 5). V = a + b D H 6). V = a + b H + c D + dd +ed H + f DH 3. Pemlha Model Terbak Dalam pemlha model terbak, meurut Gozalez dkk. (007) ada tga uj statstk dalam evaluas model terbak dataraya koefse determas (R) yag meggambarka propors varas total d sektar la tegah yag dapat djelaska oleh varas regres, bas yag meggambarka peympaga atara pedugaa model da data hasl pegamata da Root Mea Square Error (RMSE) meggambarka ketepata dar pedugaa. Persamaa dar tga uj statstk tersebut adalah : R=1 bas = RMSE = =1 =1 ^ (y y ) (y y ) ^ (y y ) ^ (y y ) p Dmaa : y : la pegukura ke ŷ : la dugaa dar pegukura ke y : rata-rata la pegukura : jumlah ut cotoh p : jumlah parameter III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Sebara Poho Model Poho yag dguaka dalam membuat peyusua da valdas model peduga volume poho pula gadg yatu poho dar tegaka yag dkembagka oleh PT. Xylo Idah Pratama dega pola pegembaga huta rakyat. Pegukura poho peyusua model volume dlakuka pada tahu 005 dega tekk pemajata sedagka pegukura dmes poho utuk valdas model dlakuka pada tahu 007 dega melakuka peebaga Tabel (Table) 1. Sebara kelas dameter da tgg poho utuk tahap peyusu model dameter class ad heght for developmet of model) (Rage of Kelas Dameter/ dameter class (cm) Tgg poho/ tree heght (m) Jumlah/ total , , , , , up Total
4 Jural Peelta Huta Taama Vol.7 No., Aprl 010, poho. Peyusua persamaa model yag djadka obyek peelta sebayak 65 poho dega dameter atara 7, - 36, cm serta tgg total atara 4,1-15,8 m dega sebara kelas dameter da tgg poho sepert pada Tabel 1. Pegukura poho utuk valdas model sebayak 31 poho dega dameter atara 7,17 36,4 cm serta tgg total atara 4,4-15,3 m. Sebara kelas dameter da tgg poho sepert pada Tabel 1 da Tabel. Tabel (Table). Sebara kelas dameter da tgg poho utuk tahap valdas model ( Rage of dameter class ad heght for valdato of model) Kelas Tgg poho/tree heght Dameter/ (m) Jumlah/ Dameter total class (cm) , , , , , up Total 31 B. Model Peduga Volume Model peduga volume poho merupaka persamaa matematka berupa persamaa regres atara peubah bebas dameter poho setgg dada da tgg poho dega peubah tak bebas volume. Model bergua dalam meaksr volume poho berdr dar tegaka. Persamaa regres yag dguaka dalam meyusu model peduga volume poho terdr dar eam persamaa, persamaa 1-3 megguaka satu peubah bebas dameter, sedagka persamaa 4-6 megguaka dua peubah bebas dameter da tgg poho. Dalam melakuka model fttg berdasarka la R da la bas serta RMSE dar data poho la yag dperoleh dega melakuka peebaga poho. Hasl regres dar persamaa tersebut sepert pada Tabel 3. Persamaa model peduga volume poho jes pula gadg yag bayak dkembagka d wlayah Kabupate Mus Rawas terbagu dalam 6 persamaa. Hasl regres hubuga atara peubah bebas dameter da tgg poho dega peubah tdak bebas volume poho meujukka bahwa ke-eam persamaa memlk la R lebh dar 9%; atau bsa dartka lebh dar 9% peubah tdak bebas volume poho dapat dteragka oleh peubah bebas dameter da tgg poho dab kurag dar 8 % dteragka oleh faktor la. Berdasarka krtera R persamaa yag memlk la tertgg pada persamaa 4 yag merupaka persamaa regres o ler dega peubah bebas dameter da tgg poho. Pegguaa data eksteral dluar data peyusu model yag dperoleh dega melakuka peebaga poho dguaka utuk perhtuga la bas da RMSE. Bas merupaka peympaga atara pedugaa volume poho berdasarka model/persamaa regres dega hasl pegukura d lapaga. Nla bas medekat ol meggambarka peympaga semak redah. Hasl aalss dar model persamaa yag tersusu, la bas teredah dperoleh pada persamaa 1 da persamaa 3 dega bas sebesar 0,5%. Pada krtera RMSE yag meggambarka ketepata pedugaa dega data pegukura. Hasl aalss dar ke-eam model yag tersusu meujukka bahwa dega dua peubah bebas yatu dameter da tgg poho (persamaa 5) dperoleh ketepata tertgg dega la RMSE sebesar 4,4%. Dalam pemlha model peduga volume poho terbak perlu dlakuka pembobota tap krtera statstk; hal dsebabka beberapa persamaa pada salah satu krtera memlk la terbak da sebalkya pada krtera la. Pembobota dega la terbak pada krtera tertetu dberka la bobot 1 da seterusya. Pemlha Model terbak dplh dar persamaa dega jumlah bobot teredah. Hasl bobot la utuk tga krtera statstk dsajka pada Tabel
5 Model Peduga Volume Poho Pula Gadg d Kabupate Mus Rawas - Sumatera Selata Agus Sumad, Agug Wahyu Nugroho da Tete Rahma Tabel (Table) 3. Model persamaa peduga volume poho jes pula gadg ( Model of tree volume predcto equato for Alstoa scholars) No. Model R / determato coeffcet Bas RMSE 1. V = 0, D,471 0,964 0,005 0,048. V = - 0,033 +0, D 0,958 0,006 0, V = 0,039-0,00686D +0,00059 D 0,963 0,005 0, V = 0, D,304 H 0,41 0,967 0,007 0, V = 0,011+0, D H 0,938 0,01 0, V = 0,111-0,0136 H - 0,0146 D + 0, D -0,00004 DH + 0,00144 DH 0,94 0,010 0,047 Tabel (Table) 4. Nla pembobota persamaa model peduga volume poho ( Scorg of model for estmatg tree volume equatos) No. Model R / determato coeffcet Bas RMSE 1. V = 0, D,471 0,964 0,005 0,048. V = - 0,033 +0, D 0,958 0,006 0, V = 0,039-0,00686D +0,00059 D 0,963 0,005 0, V = 0, D,304 H 0,41 0,967 0,007 0, V = 0,011+0, D H 0,938 0,01 0, V = 0,111-0,0136 H - 0,0146 D + 0, D -0,00004 DH + 0,00144 DH 0,94 0,010 0,047 Pembobota persamaa model peduga volume poho berdasarka la R, bas da RMSE persamaa yag memlk jumlah pembobota teredah pada persamaa 4 yag merupaka persamaa o ler dega megguaka dua peubah bebas dameter da tgg poho. Persamaa 4 pada pergkat gabuga medapatka pergkat pertama sehgga model persamaa dapat dterapka dalam pedugaa volume poho berdr jes pula gadg. IV. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesmpula Model peduga volume poho jes pula gadg terbak d kabupate Mus Rawas, Sumatera Selata adalah persamaa regres berdasarka dua peubah bebas dameter da tgg poho dega persamaa V = 0,000077,304 0,41 D H. B. Sara Persamaa model peduga volume poho yag terplh dapat mejad dasar dalam peyusua tabel volume poho stadar jes pula gadg serta perhtuga volume poho berdr utuk wlayah kabupate Mus Rawas - Sumatera Selata. Persamaa yag tersusu dapat juga dterapka utuk wlayah la yag memlk karakterstk pertumbuha yag tdak terlalu berbeda. DAFTAR PUSTAKA Akfes, A.K Lear equato for estmato the merchatable wood volume of Gmela arborea South West Ngera. 111
6 Jural Peelta Huta Taama Vol.7 No., Aprl 010, Joural of Tropcal Forest Scece 7(3) : Chapma, H.H. ad W.H. Meyer Forest Mesurato. McGraw-Hll Book Compay. Ic. New York. Gozales, M.S., I. Caellas ad G. Motero Geeralzed heght - dameter ad crow dameter predcto models for cork oak forests Spa. Sstemas y Recursor Forestales (1) Imaudd, R. da S. Bustom Model Pedugaa Volume Poho Acaca magum Wld d PT. Ihuta II Kalmata Selata. Bulet Peelta Huta. Pusat Peelta da Pegembaga Huta da Koservas Alam. Bogor. Krsawat, H. da S. Bustom Model Peduga Is Poho Bebas Cabag Jes Sugka ( Peroema caesces Jack.) d KPH Bate. Bulet Peelta Huta. Pusat Peelta da Pegembaga Huta da KoservasAlam. Bogor. Schmdt, F. H. ad J.H.A. Fergusso Rafall types based o wet ad dry perod ratos for Idoesa wth Wester New Guea. Verhad No. 4. Kemetra Perhubuga. Djawata Meteorolog da Geofska. Jakarta. Tewar, V.P. ad V.S.K Kumar Costructo ad Valdato of Tree Volume Fucto for Dalberga ssso Grow uder Irrgated Codtos the Hot Desert of Ida. Joural of Tropcal Forest Scece 13 (3) :
MODEL PENDUGA VOLUME POHON KAYU BAWANG. Tree Volume Estimation Model of Kayu Bawang
MODEL PENDUGA VOLUME POHON KAYU BAWANG ( Dsoxylum mollscmum BurmF)DIPROVINSI. BENGKULU Tree Volume Estmato Model of Kayu Bawag (Dsoxylum mollscmum Burm F. ) Begkulu Provce Agus Sumad da Hegk Sahaa Bala
Lebih terperinciPERTEMUAN 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
Lebih terperinciJurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. IX No. 1 : (2003)
Jural Maajeme Huta Tropka Vol. IX No. 1 : 17-25 (2003) Artkel (Artcle) PENYUSUNAN DAN VALIDASI FUNGSI VOLUME BATANG (Stud Kasus pada Jes Gmela arborea Roxb d Areal P.T. Waakasta Nusatara, Jamb) Costructo
Lebih terperinciPENGATURAN KERAPATAN TEGAKAN BAMBANG BERDASARKAN HUBUNGAN ANTARA DIAMETER BATANG DAN TAJUK
PENGATURAN KERAPATAN TEGAKAN BAMBANG BERDASARKAN HUBUNGAN ANTARA DIAMETER BATANG DAN TAJUK Bambag (Mchela champaca) Stad Desty Arragemet Base o Dametre Breast Hegh ad Crow Dametre Relatoshp Agus Sumad
Lebih terperinciIII 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 terperinciBAB 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 terperinciS2 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinci8. 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 terperinciANALISIS 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciPENDAHULUAN 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 terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciIV. 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 terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciSTATISTIKA 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 terperinciPOLIGON 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 terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciDi 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 terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciFMDAM (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 terperinciBAB 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 terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinci2.2.3 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 terperinciSTATISTIKA: 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 terperinciANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciPENAKSIR 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 terperinciBAB V ANALISIS HIDROLOGI
ANALISIS HIDROLOGI 64 BAB V ANALISIS HIDROLOGI 5.. Tjaua Umum Utuk meetuka debt recaa, dapat dguaka beberapa metode atau cara. Metode yag dguaka sagat tergatug dar data yag terseda, data data tersebut
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinci4/1/2013. 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinci9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques
Mater Outle Graphcal Techques Peyaja Data Numercal Techques Tekk Grafk (Graphcal Techques) Secara vsual, grafs merupaka gambar-gambar yag meujukka data berupa agka yag basaya dbuat berdasarka tabel yag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciUji 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 terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciANALISIS 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 terperinciBAB 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* 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 terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciSUM 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 terperinciJawablah 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta
Lebih terperinci3/19/2012. 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 terperinciIV HASIL DAN PEMBAHASAN
9 3.3.2.6 Perbadga Kualtas Data dega Parameter Statstka Parameter statstka yag dguaka sebaga alat batu pelaa perbadga kualtas kedua data adalah raso, korelas, MAE, da RMSE. Raso Data CH Dugaa R Data CH
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciMETODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.
METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega
Lebih terperinciMean 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 terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN
PENAKI AIO UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDEHANA MENGGUNAKAN KOEFIIEN VAIAI DAN MEDIAN sk ahmada *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da
Lebih terperinciPenarikan 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 terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciBAB 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 terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Tempat Da Waktu Peelta 3.. Tempat peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 5 d kota Gorotalo 3.. Waktu peelta Peelta dlaksaaka sejak bula oktober hgga bula desember, yag melput
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinciBAB 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 terperinci3.1 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 terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciMetode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa
Lebih terperinciTATAP 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 terperinciPENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS
PENAKIR REGREI CUM RAIO UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFIIEN KURTOI DAN KOEFIIEN KEWNE usta Wula ar *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciSTATISTIK. 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 terperinciTabel 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 terperinciXI. ANALISIS REGRESI KORELASI
I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas
Lebih terperinciek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO
ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO STUDI PENGARUH DAN HUBUNGAN VARIABEL BENTUK DAS TERHADAP PARAMETER HIDROGRAF SATUAN SINTETIK (Stud Kasus: Suga Saluga, Taopa da Batu d Sulawes Tegah) I Waya Sutapa * Abstract
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciMENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **
MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka
Lebih terperinciABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2
Pemodela Aomal Luas Pae Pad da Curah Huja Terbobot (Weghted Rafall Idex) dega Pedekata Robust Bootstrap LTS (Stud Kasus: Pemodela Luas Pae d Kabupate Subag) Ika Dew Aryat da Sutko Mahasswa S Statstka ITS,
Lebih terperinci3 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka
Lebih terperinciAnalisis Regresi dan Korelasi
Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi
3 II. TINJAUAN PUSTAKA. Aalss Regres Aalss regres merupaka salah satu metode statstka ag dguaka utuk mempelajar da megukur huuga statstk ag terjad atara dua atau leh varael. Dalam regres sederhaa dkaj
Lebih terperinci