ANGKA INDEKS. Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M.
|
|
- Utami Atmadja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANGKA INDEKS Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M.
2 A. PENGERTIAN Angka indeks adalah angka yang digunakan sebagai perbandingan dua atau lebih kegiatan yang sama untuk kurun waktu yang berbeda. Namun secara luas, angka indeks juga dapat digunakan untuk mengukur pendapat, opini, persepsi masyarakat terhadap suatu kegiatan.
3 B. Jenis-jenis Angka Indeks 1. Indeks harga adalah indeks yang digunakan untuk menunjukkan perubahan harga barang (persentase kenaikan atau penurunan). 2. Indeks kuantitas adalah indeks yang digunakan untuk mengukur kuantitas suatu barang. 3. Indeks nilai adalah indeks yang digunakan untuk melihat perubahan nilai dari suatu barang.
4 C. Cara Menghitung Angka Indeks Sebagai contoh hasil penelitian tentang penilaian masyarakat terhadap kinerja Puskesmas Desa Bantul adalah sebagai berikut: Aspek Kecepatan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan sudah cepat Aspek Keramahan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan ramah
5 C. Cara Menghitung Angka Indeks Aspek Ketepatan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan sudah tepat
6 C. Cara Menghitung Angka Indeks Berdasarkan hasil survei tersebut, dapat dihitung angka indeksnya dengan prosedur sebagai berikut: a. Masing-masing alternatif jawaban diberi bobot semakin besar semakin baik. Misalnya: SS = 5, S = 4, R = 3, KS = 2, TS = 1. b. Hitung bobot masing-masing alternatif jawaban dengan mengalikan bobot dengan frekuensinya. c. Hitung angka indeks dengan membagi jumlah keseluruhan bobot alternatif jawaban dengan banyaknya alternatif jawaban. d. Untuk menghitung indeks rata-rata, dapat dilakukan dengan menjumlahkan keseluruhan angka indeks dibagi dengan banyaknya indikator yang digunakan.
7 Perhitungan Angka Indeks Per Indikator Aspek Kecepatan: Angka Indeks = (10 x 5) + (15 x 4) + (20 x 3) + (5 x 2) + (0 x 1) / 50 = / 50 = 180 / 50 = 3,60
8 Perhitungan Angka Indeks Per Indikator Aspek Keramahan: Angka Indeks = (5 x 5) + (10 x 4) + (10 x 3) + (15 x 2) + (10 x 1) / 50 = / 50 = 135 / 50 = 2,70
9 Perhitungan Angka Indeks Per Indikator Aspek Ketepatan: Angka Indeks = (30 x 5) + (15 x 4) + (5 x 3) + (0 x 2) + (0 x 1) / 50 = / 50 = 225 / 50 = 4,50
10 Perhitungan Rata-rata Angka Indeks Rata-rata angka indeks = (3,60 + 2,70 + 4,50) / 3 = 10,80 / 3 = 3,60
11 KESIMPULAN Untuk mengetahui suatu angka indeks itu baik atau buruk harus ditentukan kriterianya terlebih dahulu, misalnya: Sangat Baik (SB) Baik (B) Cukup (C) Kurang (K) Buruk (Br) Kriterianya berkisar antara nilai terendah = 1 sampai nilai tertinggi = 5. Perhitungan interval menggunakan rumus: Nilai tertinggi Nilai terendah / banyak kriteria. Interval = 5 1 / 5 = 0,80
12 KESIMPULAN Jadi kriterianya: SB = 4,21 5,00 B = 3,41 4,20 C = 2,61 3,40 K = 1,81 2,60 Br = 1,00 1,80 o Jadi kesimpulannya: Aspek Kecepatan = 3,60 (Baik) Aspek Keramahan= 2,70 (Cukup) Aspek Ketepatan = 4,50 (Sangat Baik) Keseluruhan = 3,60 (Baik)
13 Latihan Soal 1 Hasil penelitian tentang evaluasi anggota partai terhadap kinerja partainya yang diindikasikan dari aspek transparansi, akuntabilitas, dan ekuitas, yang disebarkan kepada 100 anggota partai adalah sebagai berikut: Aspek Transparansi: Pernyataan SS S R KS TS Partai bersifat transparan Aspek Akuntabilitas: Pernyataan SS S R KS TS Partai akuntabel Aspek Ekuitas: Pernyataan SS S R KS TS Partai tidak diskriminatif Carilah: a. Angka indeks masing-masing indikator! b. Apa kesimpulan Anda apabila digunakan 5 kategori (SB, B, C, K, Br)? c. Bagaimana evaluasi anggota partai secara keseluruhan terhadap kinerja partai tersebut?
14 Latihan Soal 2 Hasil penelitian tentang persepsi mahasiswa terhadap kualitas pelayanan akademik di FISIP UMJ, yang diindikasikan dari aspek kecepatan, keramahan, dan ketepatan layanan, yang disebarkan kepada 100 mahasiswa adalah sebagai berikut: Aspek Kecepatan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan sudah cepat Aspek Keramahan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan ramah Aspek Ketepatan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan sudah tepat Carilah: a. Angka indeks masing-masing indikator! b. Apa kesimpulan Anda apabila digunakan 5 kategori (SB, B, C, K, Br)? c. Bagaimana persepsi mahasiswa secara keseluruhan terhadap kualitas pelayanan akademik yang diberikan FISIP UMJ?
15 Latihan Soal 3 Hasil penelitian tentang persepsi pelanggan PT Telkom terhadap kualitas pelayanan telekomunikasi di Jakarta, yang diindikasikan dari aspek kecepatan, keramahan, dan ketepatan layanan, yang disebarkan kepada 80 pelanggan adalah sebagai berikut: Aspek Kecepatan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan sudah cepat Aspek Keramahan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan ramah Aspek Ketepatan: Pernyataan SS S R KS TS Pelayanan sudah tepat Carilah: a. Angka indeks masing-masing indikator! b. Apa kesimpulan Anda apabila digunakan 5 kategori (SB, B, C, K, Br)? c. Bagaimana persepsi pelanggan PT Telkom secara keseluruhan terhadap kinerja PT Telkom dalam pelayanan telekomunikasi di Jakarta?
16 That s all. Any questions?
17 ANALISIS DATA BERKALA Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M. BERKALA DAN PERAMALAN
18 PENDAHULUAN Data deret berkala adalah sekumpulan data yang dicatat dalam suatu periode tertentu. Analisis data berkala (trend) atau Time Series Analysis merupakan teknik statistik untuk memprediksi kecenderungan kondisi masa mendatang berdasarkan serangkaian data yang tersedia pada saat ini. Analisis data berkala berguna sebagai alat analisis peramalan (forecasting) kondisi masa mendatang berdasarkan trend data yang tersedia.
19 TREND Suatu gerakan kecenderungan naik atau turun dalam jangka panjang yang diperoleh dari rata-rata perubahan dari waktu ke waktu dan nilainya cukup rata (smooth). Y Y Tahun (X) Tahun (X) Trend Positif Trend Negatif Y = a + bx Y = a - bx 5
20 METODE ANALISIS TREND 1. Metode Semi Rata-rata Membagi data menjadi 2 bagian Menghitung rata-rata kelompok. kelompok 2 (K2) Kelompok 1 (K1) dan Menghitung perubahan trend dengan rumus: b = (K2 K1) (tahun dasar K2 tahun dasar K1) Merumuskan persamaan trend Y' = a + bx
21 CONTOH METODE SEMI RATA-RATA Tahun Pelanggan Ratarata Nilai X th dasar 1997 Nilai X th dasar , K ,0 4, , ,1 2-1 K ,7 6, ,2 4 1 Y th 1997 = 4,93 + 0,58 X Y th 2000 = 6,67 + 0,58 X b = (6,67 4,93)/ b = 0,58
22 METODE ANALISIS TREND 2. Metode Kuadrat Terkecil Menentukan garis trend yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trendnya. Y = a + bx b = YX/ X 2
23 CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL Tahun Pelanggan Kode X Y.X X 2 =Y (tahun) , , ,6-1 -5, , ,7 1 6, ,2 2 14,4 4 Y=30,6 Y.X=5,5 X 2 =10 Nilai a = Y/n = 30,6/5 = 6,12 Nilai b = YX/ X 2 = 5,5/10 = 0,55 Jadi persamaan trend = Y = 6,12 + 0,55 X 9
24 METODE ANALISIS TREND 3. Metode Kuadratis Untuk jangka waktu pendek, kemungkinan trend tidak bersifat linear. Metode kuadratis adalah contoh metode nonlinear Y' = a + bx + cx 2 2 2
25 CONTOH METODE KUADRATIS Tahun Y X XY X 2 X 2 Y X , ,00 4,00 20,00 16, ,6-1 -5,60 1,00 5,60 1, ,1 0 0,00 0,00 0,00 0, ,7 1 6,70 1,00 6,70 1, ,2 2 14,40 4,00 28,80 16,00 30,60 5,50 10,00 61,10 34,00 5(34) (10)2 2 5(34) (10)2-0,0071-0,0071X2 Jadi persamaan kuadratisnya adalah Y = 6,13 + 0,55X 0,0071X 2
26 Jumlah Pelanggan (jutaan) METODE ANALISIS TREND 4. Trend Eksponensial Persamaan eksponensial dinyatakan dalam bentuk variabel waktu (X) dinyatakan sebagai pangkat. Untuk mencari nilai a, dan b dari data Y dan X, digunakan rumus sebagai berikut: Y = a (1+b) X Ln Y = Ln a + X Ln (1+b) Sehingga a = anti ln ( LnY)/n b = anti ln (X. LnY) -1 (X) 2-1 Trend Eskponensial Tahun Y= a(1+b) X 12 Y = a (1 + b) x
27 CONTOH TREND EKSPONENSIAL Tahun Y X Ln Y X 2 X Ln Y ,0-2 1,61 4, ,6-1 1,72 1, ,1 0 1,81 0, ,7 1 1,90 1, ,2 2 1,97 4,00-3,22-1,72 0,00 1,90 3,94 9,01 10,00 0,90 Nilai a dan b didapat dengan: a = anti ln ( LnY)/n = anti ln 9,01/5 = anti ln 1,80 = 6,05 = anti ln (0,90/10) - 1 = 1,09-1 = 0,09 Sehingga persamaan eksponensial Y' = 6,05 (1+0,09) X
28 Pro duksi (0 00 ton) Infla si (%) Inde ks VARIASI MUSIM Variasi musim terkait dengan perubahan atau fluktuasi dalam musimmusim atau bulan tertentu dalam 1 tahun. Produksi Padi Permusim Pergerakan Inflasi 2002 Indeks Saham PT. Astra Agro Lestari, Maret ,5 2 1, I- II- III- I- II- III- I- II- III- I- II- III Triw ulan 0, Bulan Tanggal Variasi Musim Produk Pertanian Variasi Inflasi Bulanan Variasi Harga Saham Harian 15
29 VARIASI MUSIM DENGAN METODE RATA-RATA SEDERHANA Indeks Musim = (Nilai bulan ini / Nilai rata-rata) x 100 Bulan Pendapatan Rumus= Nilai bulan ini x 100 Indeks Nilai rata-rata Musim Januari 88 (88/95) x Februari 82 (82/95) x Maret 106 (106/95) x April 98 (98/95) x Mei 112 (112/95) x Juni 92 (92/95) x Juli 102 (102/95) x Agustus 96 (96/95) x September 105 (105/95) x Oktober 85 (85/95) x November 102 (102/95) x Desember 76 (76/95) x Rata-rata 95 16
30 LATIHAN SOAL 1 Data wisatawan yang mengunjungi Pantai Parangtritis Bantul pada tahun adalah sebagai berikut. No. Tahun Jumlah Pengunjung a. Tentukan persamaan trend dengan metode least square. b. Berapa perkiraan jumlah pengunjung pada tahun 2010 dan 2015?
31 LATIHAN SOAL 2 Berikut ini disajikan data penjualan (dalam ribuan unit) PT XYZ tahun No. Tahun Penjualan a. Tentukan persamaan trend dengan metode least square. b. Berapa perkiraan penjualan tahun 2017dan 2020?
32 TERIMA KASIH.
33 REGRESI Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M.
34 SEJARAH REGRESI Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1877, sehubungan dengan penelitiannya terhadap tinggi manusia, yaitu antara tinggi anak dan tinggi orang tuanya. Dalam penelitiannya, Galton menemukan bahwa tinggi anak dari orang tua yang tinggi cenderung meningkat atau menurun dari berat rata-rata populasi. Garis yang menunjukkan hubungan tersebut disebut garis regresi.
35 PENGERTIAN REGRESI Analisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih variabel bebas (independent variable) terhadap variabel tidak bebas (dependent variable). Variabel bebas adalah variabel yang nilai-nilainya tidak bergantung pada variabel lainnya, biasanya disimbolkan dengan X. Variabel itu digunakan untuk meramalkan atau menerangkan nilai variabel yang lain. Variabel terikat adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lainnya. Biasanya disimbolkan dengan Y. Variabel itu merupakan variabel yang diramalkan atau diterangkan nilainya. Jika variabel X memiliki hubungan dengan variabel Y, maka nilai-nilai variabel X yang sudah diketahui dapat digunakan untuk menaksir atau meramalkan nilai-nilai Y.
36 CONTOH PENERAPAN ANALISIS REGRESI 1. Analisis Regresi antara tinggi orang tua terhadap tinggi anaknya. 2. Analisis Regresi antara pendapatan terhadap konsumsi rumah tangga. 3. Analisis Regresi antara harga terhadap penjualan barang. 4. Analisis Regresi antara tingkat upah terhadap tingkat pengangguran. 5. Analisis Regresi antara tingkat suku bunga bank terhadap harga saham. 6. Analisis regresi antara biaya periklanan terhadap volume penjualan perusahaan.
37 ISTILAH DAN NOTASI VARIABEL DALAM REGRESI? Y Variabel tergantung (Dependent Variable) Variabel yang dijelaskan (Explained Variable) Variabel yang diramalkan (Predictand) Variabel yang diregresi (Regressand) Variabel Tanggapan (Response) X Variabel bebas (Independent Variable) Variabel yang menjelaskan (Explanatory Variable) Variabel peramal (Predictor) Variabel yang meregresi (Regressor) Variabel perangsang atau kendali (Stimulus or control variable)
38 PERSAMAAN REGRESI Persamaan Regresi linier Sederhana: Y = a + bx + Y = Nilai yang diramalkan a = Konstansta b = Koefisien regresi X = Variabel bebas = Nilai residu b n( XY ) ( X )( 2 n( X ) ( X ) 2 Y b( a n X ) Y)
39 CONTOH KASUS: Seorang manajer pemasaran akan meneliti apakah terdapat pengaruh iklan terhadap penjualan pada perusahaan-perusahaan di Kabupaten WaterGold, untuk kepentingan penelitian tersebut diambil 8 perusahaan sejenis yang telah melakukan promosi.
40 Sampel 8 perusahaan Data Yang dikumpulkan Penjualan (Y) Promosi (X) Tentukan persamaan regresinya!
41 PERSAMAAN REGRESI Y X XY X 2 Y
42 b n( XY ) ( X )( 2 n( X ) ( X ) 2 Y) b 8(15032) (192)(608) 8(4902) (192) 2 1,497 Y b( a n X ) a (608) 1,497(192) 8 40,072 Jadi, persamaan regresinya adalah: Y = 40, ,497X + ε
43 LATIHAN SOAL: Carilah persamaan regresi dari data berikut: X Y
44 That s all. Any questions?
45 KORELASI Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M.
46 KORELASI (R) Korelasi merupakan istilah yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar variabel. Analisis korelasi adalah cara untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antar variabel. Apabila terdapat hubungan antar variabel maka perubahanperubahan yang terjadi pada salah satu variabel akan mengakibatkan terjadinya perubahan pada variabel lainnya. Jadi, dari analisis korelasi, dapat diketahui hubungan antar variabel tersebut, yang merupakan suatu hubungan kebetulan atau memang hubungan yang sebenarnya.
47 JENIS-JENIS KORELASI 1. Korelasi Positif Adalah korelasi dari 2 variabel, yaitu apabila variabel yang satu (X) meningkat atau menurun, maka variabel lainnya (Y) cenderung untuk meningkat atau menurun pula. 2. Korelasi Negatif Adalah korelasi dari 2 variabel, yaitu apabila variabel yang satu (X) meningkat atau menurun, maka variabel lainnya (Y) cenderung untuk menurun atau meningkat. 3. Tidak Ada Korelasi Apabila kedua variabel (X dan Y) tidak menunjukkan adanya hubungan. 4. Korelasi Sempurna Adalah korelasi dari 2 variabel yaitu apabila kenaikan atau penurunan variabel yang satu (X) berbanding dengan kenaikan atau penurunan variabel lainnya (Y).
48 KOEFISIEN KORELASI (R) Koefisien korelasi memiliki nilai antara -1 dan +1 (-1 R +1). a. Jika R bernilai positif maka variabel-variabel berkorelasi positif. Semakin dekat nilai R ke +1 semakin kuat korelasinya, demikian pula sebaliknya. b. Jika R bernilai negatif maka variabel-variabel berkorelasi negatif. Semakin dekat nilai R ke -1 semakin kuat korelasinya, demikian pula sebaliknya. c. Jika R bernilai 0 (nol) maka variabel-variabel tidak menunjukkan korelasi. d. Jika R bernilai +1 atau -1 maka variabel-variabel menunjukkan korelasi positif atau negatif yang sempurna.
49 KOEFISIEN KORELASI (R) Untuk menentukan keeratan hubungan atau korelasi antarvariabel tersebut, berikut ini diberikan nilai-nilai dari R sebagai patokan. 1. R = 0, tidak ada korelasi 2. 0 < R 0,20, korelasi sangat rendah/lemah sekali 3. 0,20 < R 0,40, korelasi rendah/lemah tapi pasti 4. 0,40 < R 0,70, korelasi yang cukup berarti 5. 0,70 < R 0,90, korelasi yang tinggi, kuat 6. 0,90 < R < 1,00, korelasi sangat tinggi, kuat sekali, dapat diandalkan 7. R = 1, korelasi sempurna.
50 KOEFISIEN KORELASI PEARSON Koefisien korelasi Pearson dapat ditentukan dengan dua metode yaitu: 1) Metode least square Koefisien korelasi linear dengan metode least square dirumuskan: R = n XY X. Y (n X 2 X 2 )(n Y 2 ( Y) 2 )
51 KOEFISIEN KORELASI PEARSON 2) Metode product moment Koefisien korelasi (r) dengan metode product moment dirumuskan: R = xy x 2. y 2 Keterangan: R = koefisien korelasi x = deviasi rata-rata variabel X = X - തX y = deviasi rata-rata variabel Y = Y - തY
52 KOEFISIEN KORELASI RANK SPEARMAN Koefisien korelasi rank Spearman dirumuskan: R s = 1 6 d2 n n 2 1 Keterangan: R s d n = koefisien korelasi rank Spearman = selisih dalam ranking = banyaknya pasangan rank
53 CONTOH SOAL KOEFISIEN KORELASI PEARSON Jika Y = hasil panen (dalam kuintal) X = pemupukan (dalam 10 kg) Berikut ini diberikan hasil pengamatan pemupukan dan hasil panen padi untuk 5 percobaan yang telah dilakukan. X Y a. Tentukan koefisien korelasi Pearson (R) dengan metode least square dan metode product moment! b. Sebutkan jenis korelasinya dan apa artinya!
54 PENYELESAIAN X Y X 2 Y 2 XY x y x 2 y 2 xy ,2-10,6 27,04 112,36 55, ,2 0,4 4,84 0,16-0, ,8 1,4 0,64 1,96 1, ,8 3,4 3,24 11,56 6, ,8 5,4 23,04 29,16 25,92 = ,80 155,20 87,40 തX = 41 5 = 8,2 തY = = 22,6
55 PENYELESAIAN a. Metode least square n XY X. Y R = (n X 2 X 2 )(n Y 2 ( Y) 2 ) = = (5)(1.014) (41)(113) ((5)(395) 41 2 )) ((5)(2.709) (113) 2 ) = 0,91
56 PENYELESAIAN a. Metode product moment R = = = 87,40 95,53 = 0,91 xy x 2. y 2 87,40 58,80 (155,20) b. Jenis korelasinya adalah korelasi positif dan sangat kuat, artinya hubungan antara pemupukan dan hasil panen padi bersifat positif. Jika pemupukan bertambah maka hasil panen pun akan naik.
57 CONTOH SOAL KOEFISIEN RANK SPEARMAN Berikut ini data mengenai nilai matematika dan statistik dari 10 mahasiswa. Matematika Statistik a. Hitunglah koefisien korelasi Rank Spearman! b. Sebutkan jenis korelasinya dan apa artinya!
58 PENYELESAIAN Untuk perhitungan, nilai matematika disebut sebagai variabel X dan nilai statistik disebut sebagai variabel Y. X Y Ranking X Ranking Y d d Jumlah 22
59 PENYELESAIAN a. R s = 1 6 d2 n n 2 1 = 1 6(22) = 1 0,133 = 0,867 b. Jenis korelasinya adalah korelasi positif dan kuat, artinya jika nilai matematika tinggi maka nilai statistik juga cenderung tinggi.
60 KOEFISIEN DETERMINASI (KD = R 2 ) Koefisien determinasi menunjukkan seberapa besar kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan perubahan dari variabel terikatnya. Secara sederhana koefisien determinasi dihitung dengan mengkuadratkan koefisien korelasi (R). Sebagai contoh, jika nilai R adalah sebesar 0,80 maka koefisien determinasi (R 2 ) adalah sebesar 0,80 x 0,80 = 0,64. Artinya, kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan perubahan dari variabel terikatnya adalah sebesar 64%. Terdapat 36% (100% - 64%) perubahan variabel terikat yang dijelaskan oleh faktor lain. Nilai R 2 berkisar antara 0 sampai dengan 1.
61 LATIHAN SOAL Berikut ini data mengenai pendapatan per kapita (puluhan ribu rupiah) dan pengeluaran konsumsi keluarga (puluhan ribu rupiah), apabila X = pendapatan per kapita dan Y = pengeluaran konsumsi. X Y a. Tentukan koefisien korelasi Pearson (R) dengan metode least square dan metode product moment! b. Sebutkan jenis korelasinya dan apa artinya!
62 TERIMA KASIH...
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
DERET BERKALA DAN PERAMALAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Analisis Trend (Linear,
Lebih terperinciOUTLINE. BAGIAN I Statistik Deskriptif. Pengertian Statistika. Penyajian Data. Ukuran Pemusatan. Ukuran Penyebaran. Angka Indeks
BAB 6 DERET BERKALA DAN PERAMALAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Analisis Trend
Lebih terperinciOleh: Dr.Suliyanto, SE,MM Regresi Sederhana Download ANALISIS REGRESI SEDERHANA STATISTIK CHAPTER 7
Oleh: Dr.Suliyanto, SE,MM http://management-unsoed.ac.id Regresi Sederhana Download ANALISIS REGRESI SEDERHANA STATISTIK CHAPTER 7 SEJARAH REGRESI Istilah Regresi diperkenalkan oleh Fancis Galtom Meskipun
Lebih terperinciANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA ANALISIS KORELASI DAN REGRESI Koefisien Regresi Analisis untuk mengukur besarnya pengaruh X terhadap Y Koefisien Korelasi Analisis untuk mengukur kuat tidaknya hubungan X dan
Lebih terperinciTIME SERIES. Deret berkala dan Peramalan
TIME SERIES Deret berkala dan Peramalan Pendahuluan Deret berkala Time series Sekumpulan data yang dicatat dalam satu periode waktu Digunakan untuk meramalkan kondisi masa mendatang Dalam jangka pendek
Lebih terperinciStatistika Sosial. Analisis Regresi Sederhana. Yusuf Elmande, S.Si., M.Kom. Modul ke: Fakultas Ilmu Komunikasi. Program Studi Humas
Statistika Sosial Modul ke: Analisis Regresi Sederhana Fakultas Ilmu Komunikasi Yusuf Elmande, S.Si., M.Kom Program Studi Humas www.mercubuana.ac.id Sejarah Regresi Istilah Regresi diperkenalkan oleh Fancis
Lebih terperinciDeret Berkala dan Peramalan
Deret Berkala dan Peramalan Times Series & Forecasting Oleh : Riandy Syarif Definisi Deret berkala adalah sekumpulan data yg dicatat dalam satu periode waktu. Contoh data penjualan motor yamaha 2000-2010.
Lebih terperinciCROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu
1 CROSS SECTION DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU Data yang tidak berdasar waktu TIME SERIES Berbasis Waktu 2 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi
Lebih terperinciCROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu
1 CROSS SECTION DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU Data yang tidak berdasar waktu TIME SERIES Berbasis Waktu 2 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi
Lebih terperinciANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA Reff : 1. Sudjana 2. Natawirria & Riduwan 3. Walpole 4, Berbagai sumber Luvy S. Zanthy, M.Pd. 1 SEJARAH REGRESI Istilah Regresi diperkenalkan oleh Fancis Galtom Meskipun ada
Lebih terperinciSIFAT DASAR ANALISIS REGRESI
SIFAT DASAR ANALISIS REGRESI 1.1 ASAL SEJARAH ISTILAH REGRESI Istilah regresi diperkenalkan oleh Francis Galton. Ia menemukan meskipun ada kecenderungan bagi orang tua yang tinggi mempunyai anak-anak yang
Lebih terperinciKORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA 1. Pendahuluan Istilah "regresi" pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel yaitu variabel tak bebas (dependent
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel yaitu
Lebih terperinciPeramalan (Forecasting)
Peramalan (Forecasting) Peramalan (forecasting) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel yaitu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Peramalan Peramalan adalah data di masa lalu yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian
Lebih terperinciBAB 2. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel
Lebih terperinciMETODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN
METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat
Lebih terperinciPendahuluan Istilah Korelasi ditemukan oleh Karl Pearson pada awal tahun Oleh karena itu korelasi dikenal juga dengan sebutan Korelasi Pearson P
Analisis korelasi Pendahuluan Istilah Korelasi ditemukan oleh Karl Pearson pada awal tahun 1900. Oleh karena itu korelasi dikenal juga dengan sebutan Korelasi Pearson Product Momen (PPM) Korelasi adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisa Regresi Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Galton melakukan studi tentang kecenderungan tinggi badan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan (Forecasting) Peramalan pada dasarnya merupakan proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan. Peramalan
Lebih terperinciSESI 13 STATISTIK BISNIS
Modul ke: SESI 13 STATISTIK BISNIS Sesi 13 ini bertujuan agar Mahasiswa dapat mengetahui teori Analisis Regresi dan Korelasi Linier yang berguna sebagai alat analisis data Ekonomi dan Bisnis. Fakultas
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI. Oleh : Riandy Syarif
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Oleh : Riandy Syarif Salah satu tujuan analisis data adalah untuk memperkirakan/ memperhitungkan besarnya pengaruh kuantitatif dari perubahan suatu kejadian terhadap kejadian
Lebih terperinci* Menetapkan model peramalan dimasa yang akan datang, baik ramal-an jangka pendek maupun jangka panjang.
TIME SERIES Data Deret Waktu Materi dalam bab ini adalah suatu pendekatan Statistika dalam memecahkan persoalan perubahan/pertumbuhan variabel atau faktor tertentu. Seperti diketahui Statistika membantu
Lebih terperinciANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS)
BAB 5 ANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS) Kompetensi Menjelaskan konsep dasar time series. Indikator 1. Menjelaskan konsep dasar time series analysis: trend linear.. Menjelaskan konsep dasar
Lebih terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA Latar Belakang Terdapat kejadian kejadian, kegiatankegiatan, atau masalah- masalah yang saling berhubungan satu sama lain Dibutuhkan analisis hubungan antara kejadian tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1. Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciDimana : a = konstanta b = koefisien regresi Y = Variabel dependen ( variabel tak bebas ) X = Variabel independen ( variabel bebas ) Untuk mencari rum
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Modul Praktikum Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi dan bisnis, dalam mengolah data sering digunakan analisis regresi dan korelasi. Analisa regresi dan korelasi telah dikembangkan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian adalah Kerangka kerja dalam suatu studi tertentu, guna
37 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah Kerangka kerja dalam suatu studi tertentu, guna mengumpulkan, mengukur dan melakukan analisis data sehingga dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan
Lebih terperinciMinggu-3. Metode Penaksiran Kuantitatif. Penganggaran Perusahaan. By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM
Penganggaran Perusahaan Minggu-3 Metode Penaksiran Kuantitatif By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM Further Information : Mobile: 08122035131 Email: ailili1955@gmail.com 1 Pokok Bahasan Cara penaksiran (forecasting)
Lebih terperinciPERTEMUAN 2-3 SIFAT DASAR ANALISIS REGRESI
PERTEMUAN 2-3 SIFAT DASAR ANALISIS REGRESI Penafsiran Regresi Analisis regresi berkaitan dengan studi ketergantungan satu variabel- variabel tak bebas terhadap satu atau lebih variabel lainvariabel yang
Lebih terperinciBAB I DISTRIBUSI FREKUENSI
BAB I DISTRIBUSI FREKUENSI A. Pengertian Distribusi Frekuensi adalah penyajian data yang telah digolongkan dalam kelas-kelas menurut urutan tingkatannya beserta jumlah individu pada masing-masing kelas.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis Galton. Galton melakukan studi tentang kecenderungan tinggi badan anak.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut
Lebih terperinciSTATISTIKA 2 IT
STATISTIKA 2 IT-021259 UMMU KALSUM UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Regresi & Korelasi Linier Regresi? Korelasi? 1. Regresi Linier Sederhana Model regresi adalah persamaan matematik yang memungkinkan dalam peramalan
Lebih terperinciANALISIS DERET BERKALA
ANALISIS DERET BERKALA PENDAHULUAN Analisis deret berkala merupakan prosedur analisis yang dapat digunakan untuk mengetahui gerak perubahan nilai suatu variabel sebagai akibat dari perubahan waktu. Dalam
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Penelitian ini berjudul pengaruh biaya total terhadap laba usaha pada PT.
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek penelitian Penelitian ini berjudul pengaruh biaya total terhadap laba usaha pada PT. TELKOM Tbk Bandung. Dan objek penelitiannya biaya total yang terdiri dari
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI. 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut dengan
Lebih terperinciREGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y.
REGRESI LINIER 1. Hubungan Fungsional Antara Variabel Variabel dibedakan dalam dua jenis dalam analisis regresi: a. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. kuantitas ataupun kualitatif dari karakteristik tertentu yang berlainan. Dan hasilnya merupakan data perkiraan atau estimate.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Populasi dan Sampel Populasi adalah kumpulan dari seluruh hasil perhitungan. Maupun pengukuran kuantitas ataupun kualitatif dari karakteristik tertentu yang berlainan. Sedangkan
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Forecasting 2.1.1 Definisi dan Tujuan Forecasting Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan. Penelitian ini dilakukan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian merupakan tempat dimana peneliti melakukan penelitian untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan. Penelitian ini dilakukan pada rumah makan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang
13 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan
Lebih terperinciBAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masingmasing
BAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI 3.1 Metode Dekomposisi Prinsip dasar dari metode dekomposisi deret berkala adalah mendekomposisi (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Yang menjadi objek Pada penulisan skripsi ini, adalah Analisis Modal
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Objek penelitian Yang menjadi objek Pada penulisan skripsi ini, adalah Analisis Modal Kerja Pengaruhnya Terhadap Tingkat Rentabilitas Ekonomi Pada PT. ABADI MUKTI
Lebih terperinciFebriyanto, S.E., M.M.
METODE PERAMALAN PERMINTAAN Metode bebas (freehand method) Metode setengah ratarata (semi average method) Metode ratarata bergerak (moving average method) Metode kwadrat terkecil (least quares method)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan bahwa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. adalah data yang diperoleh dari sumber-sumber lain, seperti buku dan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis Dan Sumber Data Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari sumber-sumber lain, seperti buku dan bacaan lain,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih. Istilah
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. dengan pendapat Sugiyono (2003:58) pengertian objek penelitian sebagai berikut:
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Objek Penelitian Objek penelitian merupakan sasaran untuk mendapatkan suatu data, sesuai dengan pendapat Sugiyono (2003:58) pengertian objek penelitian sebagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjangan waktu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. bidang kehidupan sehari-hari, baik di bidang ekonomi, psikologi, sosial,
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistika seringkali digunakan untuk memecahkan masalah dalam berbagai bidang kehidupan sehari-hari, baik di bidang ekonomi, psikologi, sosial, kedokteran, kesehatan,
Lebih terperinciMODUL REGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi
Lebih terperinciDasar-dasar Analisa Regresi
Dasar-dasar Analisa Regresi Tjipto Juwono, Ph.D. February 2017 TJ (SU) Dasar-dasar Analisa Regresi Feb 2017 1 / 31 Sejarah Analisa Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi yang berarti peramalan, penaksiran, atau pendugaan pertama kali diperkenalkan pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton (1822-1911) sehubungan dengan penelitiannya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
Lebih terperinciBAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep
BAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep bahwa apabila terdapat pola yang mendasari suatu deret data, maka pola tersebut dapat
Lebih terperinciBab 3 ANALISIS REGRESI
Bab 3 ANALISIS REGRESI Pendahuluan Dalam kehidupan ini kita berhadapan dengan berbagai gejala yang meliputi berbagai variabel. Contoh: 1. berat badan dalam taraf tertentu tergantung pada tinggi badannya,
Lebih terperinciDasar-dasar Analisa Regresi
Dasar-dasar Analisa Regresi Tjipto Juwono, Ph.D. April 8, 2016 TJ (SU) Dasar-dasar Analisa Regresi April 2016 1 / 31 Sejarah Analisa Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. satu variabel yang disebut variabel tak bebas (dependent variable), pada satu atau
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Gallon, istilah regresi pada mulanya bertujuan untuk membuat perkiraan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data Berdasarkan sumbernya, data dan informasi yang dikumpulkan dapat dibedakan menjadi dua yaitu primer dan sekunder. Data primer adalah yang diperoleh langsung dari sumbernya
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan serangkaian langkah yang harus ditempuh
69 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Metode penelitian merupakan serangkaian langkah yang harus ditempuh oleh peneliti secara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan tertentu, yaitu untuk
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS REGRESI
BAB 3 ANALISIS REGRESI Bab 3 ANALISIS REGRESI Pendahuluan Dalam kehidupan ini kita berhadapan dengan berbagai gejala yang meliputi berbagai variabel. Contoh: 1. berat badan dalam taraf tertentu tergantung
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUATAKA. Penelitian yang dilakukan oleh Ivarani Mega Safitri (2012), dengan
9 BAB II TINJAUAN PUATAKA A. Landasan Penelitian Terdahulu Penelitian yang dilakukan oleh Ivarani Mega Safitri (2012), dengan objek penelitian yaitu Perusahaan Pelayanan Jasa Tiket Pada Terminal Tiket
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi yang diperkirakan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori. 2.1.1 Pengertian Peramalan. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagai konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,
Lebih terperinciTEORI ANALISIS KORELASI
TEORI ANALISIS KORELASI 1.1 Pengertian Sepanjang sejarah umat manusia, orang melakukan penelitian mengenai ada dan tidaknya hubungan antara dua hal, fenomena, kejadian atau lainnya. Usaha-usaha untuk mengukur
Lebih terperinciPOKOK BAHASAN. : Peramalan (Forecasting) Bab II : Manajemen Proyek. Bab III : Manajemen Persediaan. Bab IV : Supply-Chain Management
MANAJEMEN OPERASI 1 POKOK BAHASAN Bab I : Peramalan (Forecasting) Bab II : Manajemen Proyek Bab III : Manajemen Persediaan Bab IV : Supply-Chain Management Bab V : Penetapan Harga (Pricing) 2 BAB I PERAMALAN
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. mendapatkan jawaban ataupun solusi dari permasalahan yang terjadi.
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian merupakan sesuatu yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian, objek penelitian ini menjadi sasaran dalam penelitian untuk mendapatkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Konsep Dasar Statistika Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan
Lebih terperinciBAB ΙΙ LANDASAN TEORI
7 BAB ΙΙ LANDASAN TEORI Berubahnya nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, bisa saja berubahnya nilai suatu variabel disebabkan oleh adanya perubahan nilai pada variabel lain yang
Lebih terperinciPENAKSIRAN FUNGSI PERMINTAAN ESTIMASI PERMINTAAN PASAR
PENAKSIRAN FUNGSI PERMINTAAN ESTIMASI PERMINTAAN PASAR ESTIMASI PERMINTAAN PASAR Bagi para manajer produksi, estimasi atau perkiraan secara kuantitatif permintaan terhadap suatu produk penting untuk diketahui
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:
LEMBAR TUGAS MAHASISWA (LTM) Mata Kuliah: STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen: Nama NIM Kelas Jurusan Akademi : : : : : AKADEMI - AKADEMI BINA SARANA INFORMATIKA J A K A R T A C.2009 1 BAB I PENDAHULUAN Pertemuan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan pendekatan manajemen keuangan khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan manajemen keuangan khususnya mengenai perputaran persediaan dan rentabilitas usaha. Adapun yang menjadi objek penelitian
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini merupakan metode
46 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. METODE PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini merupakan metode penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif yaitu suatu metode dalam
Lebih terperinciBAB IV METODE PERAMALAN
Metode Peramalan 15 BAB METODE PERAMALAN 4.1 Model Sederhana Data deret waktu Nilai-nilai yang disusun dari waktu ke waktu tersebut disebut dengan data deret waktu (time series). Di dunia bisnis, data
Lebih terperinciTrend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu.
Trend Sekuler Linier 1. Pendahuluan Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu. Pola dasar pergerakan runtut waktu : 1) Trend
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER 1 OUTLINE Bagian I Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling Pengertian Korelasi Sederhana Teori Pendugaan Statistik Pengujian Hipotesa Sampel Besar Uji Signifikansi
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
35 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian menjelaskan mengenai jenis, metode, unit analisis dan time horizon yang digunakan dalam penelitian ini. Tabel 3.1 Desain Penelitian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Indeks Pembangunan Manusia Pembangunan manusia merupakan salah satu cara yang dilakukan untuk memperbaiki kualitas penduduk, hal ini dapat ditempuh dengan cara meningkatkan kapasitas
Lebih terperinciHipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.
PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah
Lebih terperinciBUKU AJAR STATISTIK SOSIAL MATA KULIAH: STATISTIK SOSIAL DAN METODE KUANTITATIF SKS : 3. Disusun oleh : DR. SURANTO, M.POL.
BUKU AJAR STATISTIK SOSIAL MATA KULIAH: STATISTIK SOSIAL DAN METODE KUANTITATIF SKS : 3 Disusun oleh : DR. SURANTO, M.POL. Dosen Prodi Ilmu Pemerintahan Fisipol UMY JURUSAN ILMU PEMERINTAHAN FAKULTAS ILMU
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Sparepart, Peramalan, Trend Moment
PERAMALAN PENJUALAN SPAREPART MOTOR HONDA MENGGUNAKAN METODE TRENDMOMENT (Studi Kasus : AHASS MOTOR PARE) Yusuf Engga Dikdawan 1, Hendra Pradibta 2, Mungki Astiningrum 3 Jurusan Teknologi Informasi, Program
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian yang menjadi variabel bebas atau independent variable adalah peramalan permintaan dengan menggunakan metode rata-rata bergerak
Lebih terperinciBAB I. PENDAHULUAN. 1.1 Pengertian Ekonometrika. 1.2 Ekonometrika Merupakan Suatu Ilmu
1.1 Pengertian Ekonometrika BAB I. PENDAHULUAN Apakah ekonometrika itu?. Ekonometrika berarti pengukuran masalah ekonomi (economic measurement) secara kuantitatif. Walaupun pengukuran merupakan bagian
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Regresi Liniear Sederhana Kata regresi (regression) diperkenalkan pertama kali oleh Francis Dalton pada tahun 1886. Menurut Dalton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Lampung Kantor Cabang Utama Bandar Lampung. Penelitian ini dilakukan untuk
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Objek dan Jenis Penelitian Objek dari penelitian ini adalah Produk Kredit Pegawai pada Bank Lampung dengan subjek yang dipilih adalah nasabah Kredit Pegawai pada Bank
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
9 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel dapat disebabkan karena adanya perubahan pada variabel - variabel lain yang mempengaruhinya. Misalnya pada kinerja
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematik tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi di masa lalu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dan verifikatif.
III. METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian dan Desain Penelitian 1. Metode Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dan verifikatif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang dilakukan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian deskriptif. Metode penelitian deskriptif adalah penelitian yang berusaha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang pengetahuan,
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. Mu amalat Indonesia yang berlokasi di Jl.Letjend S Parman no.54 Slipi
BAB III METODELOGI PENELITIAN A Waktu dan Tempat Penelitian Pada bulan januari 2012 penulis menjadikan PT. Bank Mu amalat Indonesia yang berlokasi di Jl.Letjend S Parman no.54 Slipi Jakarta Barat. B. Metode
Lebih terperinciBAB II METODE PENELITIAN. asosiatif dengan bentuk hubungan kausal dan dengan pendekatan kuantitatif.
BAB II METODE PENELITIAN 2.1 Bentuk Penelitian Bentuk penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian asosiatif dengan bentuk hubungan kausal dan dengan pendekatan kuantitatif. Adapun
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi dan Korelasi 2.1.1 Analisis Korelasi Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat hubungan Y dan X dalam bentuk
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Mata Kuliah : Statistik Bobot Mata Kuliah : 3 Sks Deskripsi Mata Kuliah : Pengertian dasar statistik, pengolahan dan penyajian data, ukuran dan lokasi (central
Lebih terperinci