IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu 4.2 Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
|
|
- Lanny Cahyadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IV METODE PENELITIAN 4. Loas da Watu Peelta dlasaaa d Strawberry Café yag berloas d Jala Gadara No.75 Jaarta Selata. Loas peelta dplh da dtetua dega segaja sesua dega pertmbaga dar peelt. Alasa utama memlh Strawberry Café adalah osep etertamet yag dtawara serta eua maaa da muma yag dtawara epada pegujug berbeda dbadga dega restora-restora yag ada ba d Jaarta maupu d Idoesa. Strawberry Café meyaja maaa da muma yag semuaya berbaha dasar buah strawberry mula dar as goreg strawberry hgga strawberry we. Sela eua dar maaa da muma yag dsaja, Strawberry Café juga meawara lebh dar 50 jes permaa grats (free games) yag dapat dmaa oleh setap pelagga yag datag. Peelta dlaua pada bula Me sampa dega Ju Jes da Sumber Data Jes data yag dguaa dalam peelta terdr atas data prmer da seuder. Data prmer adalah data yag dumpula lagsug dar sumber prmer sesua dega masalah da tujua peelta dega megguaa uesoer yag telah dbuat da dsusu sebelumya serta wawacara dega maajeme terat. Data seuder dperoleh dar hasl stud lteratur yag berhubuga dega peelta. Sumber berasal dar berbaga stas terat sepert Bada Pusat Statst (BPS), Das Parwsata Provs DKI Jaarta, Perpustaaa LSI IPB, buu megea epuasa osume da jes-jes sumber fomas laya ba dar meda eletor maupu ceta. 4.3 Metode Pegumpula Data Pegumpula samplg data yag dlaua utu meujag peelta tersebut megguaa te coveece samplg. Sampel respode adalah respode yag berseda utu dwawacara da megs uesoer. Hasl dar 20
2 metode dharapa medapata data yag sesua dega peelta area pegambla sampel dlaua dsaat etersedaa da eyamaa sampel dalam megs uesoer. Sampel berjumlah 50 orag dmaa syarat respode dtetua peelt. Syarat mejad respode dalam peelta adalah perah datag da melaua egata pembela d Strawberry Cafe mmal satu al. Hal dlaua agar data yag dbutuha sesua dega ega da harapa dar peelt. Meurut Saga (2003) syarat mmal sampel data terdstrbus ormal dalam statst berjumlah 30 sampel, sehgga 50 sampel sudah memeuh syarat mmal tersebut. 4.4 Peguja Kuesoer 4.4. Uj Valdtas Peguja uesoer perlu dlaua utu megetahu sejauh maa respode megert da memaham pertayaa yag terdapat pada uesoer. Uj valdtas yag dlaua adalah dega meyebara atau membera uesoer pedahulua yag bers tetag seluruh atrbut-atrbut yag aa dguaa d dalam peelta epada 20 sampel respode dega rtera sudah perah melaua pembela d Strawberry Cafe mmal satu al. Hal sesua dega syarat mmal peguja valdtas meurut (Umar, 2005). Uj valdtas megguaa metode Cochra Q Test. Kuesoer pedahulua yag dsedaa mecaup seluruh atrbut yag terdapat d Strawberry Café da megacu pada peelta-peelta terdahulu. Respode dmta utu memlh atrbut-atrbut yag daggap perlu da berhubuga dega produ yag ada d Strawberry Café. Atrbut-atrbut tersebut dapat dlhat pada Tabel 4. Peguja bertujua utu megetahu atrbut-atrbut yag vald sehgga dapat djada sebaga atrbut yag aa dla utu melhat da megaalss tgat erja, epetga, serta epuasa osume sesua dega tujua peelta. 2
3 Tabel 5. Atrbut-atrbut utu Uj Valdtas No Atrbut yag d Uj Cta Rasa Hdaga 2 Varas Meu 3 Tampla Hdaga 4 Loas Restora 5 Keberagama Board Games 6 Jes Merchadse 7 Harga Produ 8 Promos d Meda-Meda 9 Pembera Dso 0 Keramaha da Pelayaa Pramusaj Peampla Pramusaj 2 Pelayaa Restora 3 Kecepata Peyaja 4 Fasltas Yag Dsedaa 5 Areal Parr 6 Arstetur Ruaga 7 Keyamaa Restora 8 Kebersha Restora 9 Krt da Sara Apaah Mejad Pertmbaga Ya Tda Utu megetahu atrbut yag vald, dlaua test Cochra Q Test dega prosedur berut :. Meetua hpotess awal, yatu : Ho : Kemuga seluruh atrbut yag duj dpertmbaga oleh seluruh respode. H : Kemuga seluruh atrbut yag duj tda dpertmbaga oleh seluruh respode. 2. Rumus utu mecar Q htug : Qhtug = Keteraga : C R ( ) : Jumlah atrbut yag duj : Jumlah sor atrbut : Jumlah sor respode I C R 2 C C 2 22
4 3. Peetua Qtabel dega α 0,05 dega dk (derajat bebas) = - maa aa dperoleh Qtabel (0,05;dK) pada tabel Ch Square Dstrbuto. 4. Keputusa : Tola Ho da terma H ja Qht > Qtabel Terma Ho da tola H ja Qht < Qtabel Utu jawaba Ya maa aa dbera la da jawaba Tda dber la 0. Ja Qht > Qtabel maa atrbut dega la terecl tda aa dmasua edalam atrbut yag aa daalss dalam peelta. Proses uj valdtas aa terus dlaua sampa tercapa Qht < Qtabel atau seluruh atrbut daggap vald. Hasl dar uj valdtas yag telah dlaua meghasla dua atrbut yag dsmpula tda vald yatu atrbut eberagama merchadse serta rt da sara. Kedua atrbut tersebut meml la terecl sehgga tda bsa masu e dalam atrbut yag aa daalss dalam peelta. Uj valdtas dlaua hgga tga al sampa eseluruh atrbut vald. Hasl perhtuga dar uj valdtas dapat dlhat pada Lampra Uj Relabltas Uj relabltas adalah uj eteradala strume yag dguaa dalam peelta. Istrume peelta yag ba aa mampu megugapa formas sesua dega fata yag terjad d lapaga. Uj realbltas pada peelta megguaa metode Hoyt. Uj relabltas dguaa utu megetahu eteradala atrbut-atrbut yag dajua epada respode dalam uesoer peelta (Durato et al. 2004) Uj relabltas dlaua sebelum dlauaya peyebara uesoer utu megetahu apaah strume pegumpula data sudah relable (dapat dadala) atau belum sehgga dapat dperoleh atrbut yag vald da osste. Jumlah respode yag dlbata sesua dega jumlah sampel pada Uj Valdtas yatu sebaya 20 respode. Ja haslya relable, maa peelta dapat dlajuta dega peyebara uesoer. Hasl dar uj relabltas meyataa bahwa seluruh atrbut (7 atrbut) yag sebelumya telah dlaua melalu uj valdtas, dsmpula relabel 23
5 sehgga peelta dapat dlajuta. Adapu perhtuga pada uj relabltas dapat dlhat pada Lampra Metode Aalss Data Alat aalss yag dguaa dalam peelta adalah Aalss Desrptf utu megdetfas araterst osume yag datag e Strawberry Cafe, Importace Performace Aalyss (IPA) utu melhat tgat epuasa da epetga seluruh atrbut yag daalss serta Customer Satsfacto Idex (CSI) utu megetahu tgat epuasa osume secara eselurha d Strawberry Cafe Jaarta Aalss Desrptf Metode desrptf adalah suatu metode dalam meelt status seelompo mausa, suatu obje, suatu ods, suatu sstem pemra ataupu suatu elas perstwa pada masa searag (Nazr, 2005). Tujua dar aalss desrptf dalam peelta adalah utu meggambara araterst osume (umur, jes elam, tgat pedda, peerjaa, da pedapata perbula). Data tersebut ddapata dar hasl uesoer yag dbera epada masg-masg respode yag dbutuha. Kuesoer tersebut emuda daalss dega megguaa aalss desrptf. Aalss desrptf dguaa area dapat medesrpsa secara terperc megea araterst osume yag datag serta adaya proses eputusa pembela d dalam peelta. Karaterst da perlau osume dapat dlhat dar data hasl uesoer dega persetase yag palg tgg / besar Aalss Tgat Kepetga da Kerja atau Importace Performace Aalyss (IPA) Aalss tgat epetga da erja (Importace Performace Aalyss) dguaa dalam peelta utu megdetfas da megaalss sejauh maa tgat epuasa seseorag terhadap tgat erja perusahaa. Dalam peelta dasumsa bahwa tgat epetga mewal harapa osume terhadap erja Strawberry Cafe. Perhtuga IPA dmula dar jumlah 24
6 pelaa tgat epetga da tgat erja perusahaa yag drata-rataa terhadap jumlah respode yatu 50 orag yag emuda dformulasa e dalam dagram Importace-Performace. Ja bobot tgat erja lebh besar atau sama dega dega bobot tgat epetga (harapa), aa erja suatu produ telah memeuh harapa dar pegujug. Semetara, ja bobot erja lebh ecl dar bobot tgat epetga (harapa), maa erja mash d bawah harapa. Hal tersebut meujua bahwa epuasa pegujug belum tercapa. Masg-masg atrbut dpossa e dalam sebuah dagram, dmaa sor rata-rata pelaa pada tgat pelasaaa (erja) x meujua poss suatu atrbut pada sumbu c semetara poss atrbut sumbu y dtujua oleh sor rata-rata tgat epetga (harapa) pegujug terhadap sumbu y. _ x x _ y Keteraga: _ x = sor rata-rata tgat epuasa / erja _ y = sor rata-rata tgat epetga y = jumlah respode Hubuga atara tgat epuasa (erja) da tgat epetga dtetua dega megguaa dagram artesus. Dagram artesus merupaa suatu bagu yag terdr dar empat baga yag dbatas oleh dua buah gars yag berpotoga tega lurus pada tt-tt ( x, y ) dmaa x adalah rata-rata dar rata-rata sor tgat erja atau epuasa osume seluruh fator atau atrbut da y merupaa rata-rata dar rata-rata sor tgat epetga seluruh fator yag mempegaruh epuasa osume. Tt tersebut dperoleh dar : Keteraga: x x, x y x = sor rata-rata dar tgat epuasa seluruh atrbut ompoe mutu pelayaa da erja. 25
7 y = sor rata-rata dar tgat epetga seluruh atrbut ompoe mutu pelayaa da erja. = bayaya atrbut dar ompoe mutu pelayaa da erja yag mempegaruh epuasa osume. Selajutya tgat erja da epetga atrbut tersebut aa djabara da dplota e dalam empat baga, yatu uadra I, II, III da IV. Hal dapat dlhat pada dagram artesus (Gambar 5). Prortas Utama I Pertahaa Prestas II Kepetga y Prortas Redah III Berlebha IV Kerja / Pelasaaa x Gambar 5. Dagram Kartesus Tgat Kesesuaa Kepetga da Kerja Sumber : Suprato, 200 Keteraga: Kuadra I : meujua bahwa atrbut-atrbut yag sagat petg bag osume, aa tetap pha perusahaa belum melasaaa sesua dega ega osume sehgga membula rasa tda puas. Kuadra II : meujua bahwa atrbut-atrbut yag daggap petg oleh osume telah dlasaaa dega ba da dapat memuasa pelagga. Kuadra III : meujua bahwa atrbut-atrbut yag memag daggap oleh osume urag petg, dmaa sebaya perusahaa mejalaa secara sedag. Kuadra IV : meujua bahwa atrbut-atrbut yag daggap urag petg, tetap djalaa dega ba oleh perusahaa atau memuasa. 26
8 4.5.3 Customer Satsfacto Idex (CSI) Ides epuasa pelagga atau Customer Satsfacto Idex merupaa salah satu alat uur yag dapat meduug aalss IPA. Ides epuasa pelagga juga dapat megterpretasa epuasa pegujug secara meyeluruh dlhat dar tgat epetga dar atrbut produ. Tahapa peguura CSI terdr dar empat tahapa perhtuga (Stratford, 2008) yatu :. Mejumlaha semua sor tgat epetga rata-rata hasl perhtuga IPA dar tap atrbut. Y X MIS MSS Keteraga : = Jumlah Kosume Y = Nla Kepetga Atrbut X e- X = Nla Kerja Atrbut X e- 2. Membuat Weght Factors (WF). Bobot berasal dar la Mea Importace Score (MIS) pada masg-masg atrbut terhadap la total dar MIS seluruh atrbut. WF p MIS MIS Keteraga : p = Atrbut Kepetga e-p 3. Membuat Weght Score (WS). Bobot merupaa hasl perala dar Weght Factors (WF) dega rata-rata tgat epuasa (MSS) pada setap atrbut. WS = WF x MSS 27
9 4. Meghtug Customer Satsfacto Idex (CSI) adalah total dar WS dbag dega sor pada sala tertgg yatu pada peelta adalah sor berla lma (5) emuda dala dega 00 %. CSI p WS x00% HS Keteraga : HS = Sala Tertgg (5) Ides epuasa pelagga megguaa reta sala utu meujua tgat epuasa pelagga terhadap produ. Rumus retag sala yag dguaa berdasara Smamora (2004) sebaga berut : m RS b Keteraga : m = sor tertgg, = sor teredah, b = jumlah elas ategor yag aa dbuat. Dalam peelta, retag sala yag dguaa adalah : 00% 0% RS 20% 5 Retag sala meujua taggapa osume terhadap plha-plha yag dbuat berjejag mula dar prortas redah hgga prortas tgg. Maa rtera epuasa yag dguaa pada peelta adalah : 0 % < CSI 20% (sagat tda puas) 20 % < CSI 40% (tda puas) 40 % < CSI 60% (cuup puas) 60 % < CSI 80% (puas) 80 % < CSI 00% (sagat puas) 4.6 Defs Operasoal. Perlau osume adalah suatu proses pegambla eputusa osume dalam membel, memaa atau megosums suatu produ atau jasa. 28
10 2. Kepuasa pegujug adalah pelaa pegujug terhadap apa yag dharapa dega membel atau megosums produ atau jasa yag terdapat d Strawberry Cafe. 3. Pegujug adalah orag yag megujug da melaua atvtas pembela d Strawberry Cafe. 4. Respode adalah pegujug Strawberry Cafe yag telah berujug da melaua egata pembela lebh dar satu al. 5. Pedda adalah pedda terahr respode yag dategora atas SD, SMP, SMU da Sarjaa. 6. Pedapata adalah sejumlah uag yag dterma oleh respode atas peerjaaya per bula (dalam betu rupah). Utu pelajar, pedapata adalah uag sau yag dterma setap bula. 7. Tahapa pecara formas adalah tahap dmaa respode mecar formas tetag eberadaa Strawberry Cafe. Tahap duur dar sumber memperoleh formas tetag produ, formas petg yag detahu da meda promos yag palg mempegaruh. 8. Buah strawberry adalah buah yag djada sebaga baha bau utama d dalam proses pembuata maaa da muma d Strawberry Cafe. 9. Ctarasa adalah rasa yag terdapat pada setap maaa da muma yag dsaja oleh pha Strawberry Cafe utu para osume. 0. Harga adalah sejumlah uag yag harus deluara osume utu membel da megosums produ dar Strawberry Cafe. Harga meu d Strawberry Cafe rata-rata bersar atara Rp hgga Rp tergatug jes meu yag dpesa.. U adalah perbedaa yag tda dml oleh restora-restora laya da haya dml oleh Strawberry Cafe utamaya dalam hal meu da permaa yag dsaja. 2. Etertamet adalah suatu osep hbura yag dtawara dar Strawberry Cafe epada pegujug yag datag. Hburaya berbetu board games da sejesya. 29
11 3. Loas adalah daerah Strawberry Cafe berada sehgga pegujug dapat datag. Alamat Strawberry Cafe sedr terleta d Jala Gadara No.75 Jaarta Selata. 4. Kecepata peyaja adalah berapa lama watu yag dbutuha dalam peyaja produ maaa da muma yag dpesa oleh pegujug. 5. Keyamaa restora adalah suasaa yag dbera da dml oleh Strawberry Cafe agar pegujug seag da yama. 6. Tgat epetga adalah pelaa pegujug terhadap petg atau tdaya suatu atrbut d Strawberry Cafe. 7. Tgat erja adalah ods atual (yata) dar atrbut-atrbut pada Strawberry Cafe yag dla oleh respode. 30
Lam piran 1 K uesioner
LAMPIAN Lam pra K uesoer KUESIONE PENDAHULUAN Saya adalah mahasswa Uverstas Krste Maraatha Badug sedag megadaa peelta dalam pembuata Tugas Ahr. Maa saya megharapa erasamaya utu megs uesoer, saya megharapa
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.. Tempat da Waktu Peelta Peelta megea Kepuasa Kosume Restora Ayam Goreg Fatmawat, dlaksaaka pada bula November tahu 008 hgga Jauar tahu 009. Restora Ayam Goreg Fatmawat Hotel
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokas da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d Tambu Bekas, Jawa Barat, dega pertmbaga bahwa Kota Bekas merupaka kota sedag, dega kemudaha akses da juga memlk jumlah peduduk yag cukup
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d Agrfu yag berlokas d Tama Kecaa No. 3 Kota Bogor. Peelta dlaksaaka pada bula November Desember 2010. Pemlha waktu da lokas dega pertmbaga
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 terperinciVALIDITAS KONSTRUKSI
VALIDITAS KONSTUKSI 1. Sebaya dtayaa tetag epuasa. Sebaya dtambaha dega tem pertayaa baya yag deluara per edataga e salo. 3. Perlu meglasfasa plha yag ada e dalam segme segme tertetu 4. Harga teragau bsa
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinci9. 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 terperinci9. 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 terperinciBab 4 Pengumpulan dan Pengolahan Data
Bab 4 Pegumpula da Pegolaha Data 4.. Pegumpula Data 4... Peguja Kuesoer Pedahulua Peguja kuesoer pedahulua bertujua utuk meguj kelayaka da keadala peryataa-peryataa dalam kuesoer tersebut. Pada peelta
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
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 terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
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 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 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 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 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 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 terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
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 terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
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 terperinciKajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
Lebih terperinciAnalisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
Lebih terperinciUKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
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 terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Miuma Isotoik Fatigo Hydro, dilakuka di wilayah Kota Bogor yaitu di Gedug Olahraga Cimahpar Futsal Bogor da di kampus
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 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 terperinciA NALISIS T INGKAT K EPUASAN N ASABAH T ERHADAP PELAYANAN
A NALISIS T INGKAT K EPUASAN N ASABAH T ERHADAP PELAYANAN B ANK M ANDIRI C ABANG Z AINUL A RIFIN MEDAN Erlda Rosa & Pad Hdayat Fakultas Ekoom Pembagua FE USU ABSTRACT The objectve of ths research s to
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta
Lebih terperinciAnalisis Pengendalian Kualitas Proses Pengantongan Semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan Six Sigma
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (15) 337-35 (31-98X Prt) D-54 Aalss Pegedala Kualtas Proses Pegatoga Seme d PT Seme Idoesa (Persero) Tb dega Pedeata Sx Sgma Ftrah Idra Cahya, Sr Mumpu Retagsh Jurusa
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 terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang
37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Lebih terperinciIr. Tito Adi Dewanto
Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
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 terperinciSTATISTIKA ELEMENTER
STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Statistik Terapan Sem 3 D-IV Jalan Tol
BAB I PENDAHULUAN PENGERTIAN ISTILAH STATISTIK DAN STATISTIKA Baya seal des tetag statst, dsebaba area luasya ruag lgup statst Utu eperlua prats, statst dapat darta secara sempt da luas Dalam art sempt,
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 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 terperinciBAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu
47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN. 4.1 Penentuan Lokasi dan Waktu Penelitian
IV METODE PENELITIAN 4.1 Peetua Lokas da Waktu Peelta Peelta tetag evaluas kemtraa dlakuka d PT. GE dega peta mtra d Kabupate Kuga. Pegambla lokas peelta dlakuka secara segaja (puposve) dega pertmbaga
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih 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 terperinciPemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode
4 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode da Desa Peelta Berdasarka permasalaha yag aka dtelt oleh peuls, maka metode peelta yag dguaka yatu metode deskrptf komparatf (descrptvecomparatve). Sebagamaa yag
Lebih terperinciANALISIS LOSSES JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV AREA LHOKSEUMAWE
Aalss Losses Jarga Dstrbus Prmer 0 v Area Lhoseumawe....Zamzam ANALSS LOSSES JARNGAN DSTRBUS PRMER 0 AREA LHOSEUMAWE Zamzam 1 1 Dose Jurusa Te Eletro Polte Neger Lhoseumawe ABSTRA Peelta bertujua utu megetahu
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
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 METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Dan Algoritma Mixture Dalam Penclusteran Data Curah Hujan Kota Bengkulu
Perbadga Algortma Fuzzy C-Meas (FCM Da Algortma Mxture Dalam Pelustera Data Curah Huja Kota Begulu Herla Latpa Sar Dose Tetap Program Stud Te Ifromata verstas Dehase Begulu Emal : herlalatpasar@ymal.om
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 terperinciBAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger Paleleh pada semester geap tahu ajara 0/0. Peelta berlagsug selama 4 bula (Aprl, Me, Ju, Jul) mula dar persapa hgga pelaksaaa
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
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 terperinciOPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
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 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di wilayah Kampus Institut Pertanian Bogor (IPB)
IV. METODE PENELITIAN 4. 1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di wilayah Kampus Istitut Pertaia Bogor (IPB) Dramaga. Peelitia ii merupaka survei terhadap kosume miuma supleme bereergi merek
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciπ(x) 1 e JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-277
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 22) ISSN: 23-928X D-277 Klasfas Pase Hasl Pap Smear Test sebaga Pedetes Awal Upaya Peagaa D pada Peyat Kaer Servs d RS. X Surabaya dega Metode Baggg Logstc Regresso
Lebih terperinci