TINJAUAN PUSTAKA Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Regresi Logistik

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TINJAUAN PUSTAKA Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Regresi Logistik"

Transkripsi

1 5 TINJAUAN PUSTAKA Tngkat Keberhaslan Mahasswa Secara gars besar, faktor-faktor yang memengaruh keberhaslan mahasswa dalam enddkan (Munthe 983, dacu dalam Halm 29 adalah:. Faktor ntelektual seert masalah belajar, bakat, dan kecerdasan. 2. Faktor nonntelektual seert sosal, emosonal, jens kelamn, kesehatan, keuangan, engembangan rbad, keluarga, emanfaatan waktu luang, agama, dan akhlak. Menurut (Munandar 987, dacu dalam Samoerno 22, kualtas mahasswa banyak dengaruh oleh berbaga faktor, antara lan:. Latar belakang keluarga; dukungan orang tua, taraf sosal ekonom orang tua. 2. Lngkungan belajar d rumah; sarana dan rasarana yang terseda. 3. Lngkungan kamus dan dosennya; mamu bersosalsas. 4. Motvas; mnat untuk berrestas, keuletan. Motvas meruakan keseluruhan daya enggerak sks ddalam dr mahasswa yang menmbulkan kegatan belajar dan memberkan arahan ada kegatan belajar dem mencaa tujuan. Motvas daat menentukan bak tdaknya encaa tujuan sehngga semakn besar motvas akan semakn besar eluang mahasswa untuk memeroleh keberhaslan. Regres Logstk Regres logstk adalah suatu analss statstka yang mendeskrskan hubungan antara eubah reson yang memlk dua kategor atau lebh dengan satu atau lebh eubah enjelas berskala kategor atau nterval (Hosmer & Lemeshow 2. Pendekatan model ersamaan regres logstk dgunakan karena daat menjelaskan hubungan antara X dan π ( x yang bersfat tdak lnear, ketdaknormalan sebaran dar Y, keragaman reson yang tdak konstan dan tdak daat djelaskan oleh model regres lnear basa (Agrest 27.

2 6 Jka data hasl engamatan memlk eubah bebas yatu x,...,, x2 x dengan eubah reson Y, dengan Y memunya dua kemungknan nla dan, Y = menyatakan bahwa reson memlk krtera yang dtentukan dan sebalknya Y = tdak memlk krtera, maka eubah reson Y mengkut sebaran Bernoull dengan arameter π ( x sehngga fungs sebaran eluang: y y ( y = [ ( x ] [ π ( x ] f π, y =, ( Model umum regres logstk dengan eubah enjelas yatu: π ( x ( g( x ( g( x ex = (2 + ex dmana π(x = E(Y x adalah konds rataan bersyarat dar Y jka x dketahu aabla regres logstk dgunakan, dengan melakukan transformas logt deroleh ( x ( π x π g ( x = ln (3 g x = β + β x β x, g(x meruakan enduga logt yang dengan ( bereran sebaga fungs lnear dar eubah enjelas, karena fungs enghubung yang dgunakan adalah fungs enghubung logt maka sebaran eluang yang dgunakan dsebut sebaran logstk (McCullagh & Nelder 989. Pendugaan Parameter Pendugaan arameter β ada model logt dlakukan dengan metode enduga kemungknan maksmum, karena asums kehomogenan ragam galat tdak denuh. Jka antara amatan yang satu dengan amatan yang lan dasumskan bebas, maka fungs kemungknan maksmumnya adalah: n ( = f ( y π l β (4 = arameter β dduga dengan memaksmumkan ersamaan datas. Untuk memudahkan erhtungan dlakukan endekatan logartma, sehngga fungs logkemungknan sebaga berkut, menurut (McCullagh & Nelder 989: n n ln [ l( β ] = [ y + ( ( ] = ln y ln π y ln + ln( π = π π (5 = π

3 7 Substtus ex + ex ln π ln dengan β + βx β x dan π π ( β + βx β x ( β + β x β x n [ l( ] = y ( β + β x β x dengan sehngga fungs log kemungknan menjad ( β + βx β x ( β + β x β x ex = β + ln (6 + ex Nla dugaan β daat deroleh dengan memaksmumkan ln [ ( β ] membuat turunan ertama ln[ l( β ] l yatu dengan terhada β dengan =,, 2,,. Secara analtk enurunan n sangatlah tdak mudah, oleh karena tu secara tekns endugaan β deroleh dar roses teras yatu dengan menggunakan algortma Iteratvely Reweghted Least Square (IRLS (McCullagh & Nelder 989. Pengujan Parameter Pengujan terhada arameter model dlakukan untuk mengetahu engaruh eubah enjelas dalam model. Uj arameter yang dgunakan adalah statstk:. Uj G 2. Uj Wald (W β dduga dengan metode kemungknan maksmum maka untuk menguj eranan eubah enjelas d dalam model secara bersama-sama dgunakan uj raso kemungknan yatu Uj G (Hosmer & Lemeshow 2. Adaun rumus untuk uj G berdasarkan hotess H : β β =... = β lawan H : alng sedkt ada satu β ( =, 2,, adalah: = 2 = L G = 2ln (7 L dmana L lkelhood tana eubah enjelas dan L lkelhood dengan eubah enjelas. Statstk G akan mengkut sebaran χ 2 dengan derajat bebas. Krtera keutusan yang dambl yatu menolak H jka G htung > χ 2 (α (Hosmer & Lemeshow 2.

4 8 Statstk Uj Wald dgunakan untuk menguj arameter β (Hosmer & Lemeshow 2. Rumus untuk Uj Wald berdasarkan hotess H : β = lawan H : β ( =,, 2,, adalah: ˆ β W = (8 SE ˆ dengan ( ˆ β βˆ meruakan enduga β dan ˆE ( βˆ S meruakan enduga galat baku dar βˆ. Statstk W mengkut sebaran normal baku. Krtera keutusan adalah H dtolak jka W htung > Z α. Pereduksan Peubah 2 Salah satu metode ereduksan eubah enjelas yatu backward elmnaton. Analss dmula dengan model enuh yatu memasukkan seluruh eubah enjelas ke dalam model kemudan eubah duj satu ersatu mula dar eubah yang memlk nla- yang alng besar, metode n menggunakan uj Kh-kuadrat jka ada eubah yang tdak nyata ada nla yang dtentukan eubah tersebut dkeluarkan dar model. Seta roses elmnas selesa maka akan dlakukan uj kebakan model untuk menguj bahwa model daat menggambarkan data dengan bak. Analss akan selesa jka tdak ada lag eubah yang daat delmnas dar model (Garson 2. Tabel Klasfkas Untuk melhat keteatan dugaan yang dgambarkan ada model regres logstk dgunakan tabel klasfkas yang meruakan tabel 2x2 untuk eubah reson yang bner, beberaa hal yang terkat dengan tabel klasfkas antara lan:. Tngkat keteatan, yakn jumlah dugaan yang teat berdasarkan jumlah contohnya. 2. Senctvty, adalah ersentase dugaan yang teat ada kategor tandngan dar eubah reson (msal eubah yang berkategor ada regres logstk bner.

5 9 3. Sectvty, adalah ersentase dugaan yang teat dar kategor embandng dar eubah reson (msal eubah yang berkategor ada regres logstk bner. 4. Tngkat kesalahan ostf adalah ersentase banyaknya kesalahan ada eubah reson yang ddugaan bernla teta yang terjad bernla, kemudan dbandngkan dengan total kejadan yang ddugaan bernla. 5. Tngkat kesalahan negatf adalah ersentase banyaknya kesalahan ada eubah reson yang ddugaan bernla teta yang terjad bernla, kemudan dbandngkan dengan total kejadan yang ddugaan bernla (Garson 2. Interretas Koefsen Pada regres lner, koefsen β dengan nla Y ada X=x. ( x = β + x Y β ( x + Y ( x meruakan beda antara nla Y ada X=x+ β = Y ( Sedangkan ada regres logstk β = g( x + g( x (9 menunjukkan eubah nla logt untuk seta satu unt eubah ada eubah bebas X. Untuk model regres logstk dengan satu eubah enjelas dkotom daat dlhat ada Tabel. π ( Nla odds (raso antara Y= dengan Y= untuk X= adalah π ( sedangkan untuk X= adalah π (. Log dar kedua odds tersebut π ( ddefnskan sebaga g( dan g(. Raso odds (ψ ddefnskan sebaga raso dar odds untuk X = dengan X = sehngga: [ π ( /( π (] ψ = = ex( β ( [ π ( /( π (] [ π ( /( π (] lnψ = ln = g( g( = β = beda logt (2 [ π ( /( π (]

6 Tabel Model Reges Logstk dengan Satu Peubah Penjelas Dkotom Peubah Reson y= Peubah Penjelas x= x= ex( β + β π ( = + ex( β + β ex( β π ( = + ex( β y= π ( = + ex( β + β π ( = + ex( β Jumlah Dengan demkan, ada model logstk dengan satu eubah enjelas dkotom, koefsen β adalah model beda logt, sedangkan ex( β nla raso odds. Interretas koefsen untuk model regres logstk daat dlakukan dengan melhat raso oddsnya. Jka suatu eubah enjelas memunya tanda koefsen ostf, maka nla raso oddsnya akan lebh besar dar satu, sebalknya jka tanda koefsennya negatf maka nla raso oddsnya akan lebh kecl dar satu. Raso odds memlk selang keercayaan (-α % sebaga berkut: ex[ ˆ β ± Z Sˆ E( ˆ β ] (3 α 2 Metode CHAID Ch-square Automatc Interacton Detecon (CHAID ertama kal derkenalkan dalam sebuah artkel berjudul An Exloratory Tecnque for Investgatng Large Quanttes of Categorcal Data oleh Dr. G.V. Kass ada tahun 98. CHAID meruakan salah satu te dar metode AID (Automatc Interacton Detecon. Metode AID adalah suatu teknk untuk menganalss kelomok data berukuran besar dengan membagnya menjad sub-sub kelomok yang tdak salng tumang tndh (Kass 98. Tehnk emecahan (slttng kelomok menjad beberaa sub kelomok sehngga deroleh sub-sub kelomok yang secara maksmal salng berbeda. Metode n terutama dkembangkan untuk menelusur keterkatan struktural dalam data survey (Feldng 977. Peubah-eubah tersebut daat berua satu eubah reson dengan beberaa eubah enjelas atau beberaa eubah reson dengan beberaa eubah enjelas. Metode CHAID meruakan teknk eksloras nonarametrk untuk menganalss sekumulan data yang berukuran besar dan

7 cuku efsen untuk menduga eubah-eubah enjelas yang alng nyata terhada eubah reson. Pada rsnya cara kerja metode CHAID memsahkan data kedalam beberaa kelomok secara bertaha. Taha ertama dawal dengan membag data menjad beberaa kelomok berdasarkan satu eubah enjelas yang engaruhnya alng nyata terhada eubah reson. Masng-masng kelomok yang deroleh derksa secara tersah untuk membagnya menjad beberaa kelomok berdasarkan eubah enjelas dan seterusnya hngga ada akhrnya deroleh kelomok-kelomok engamatan yang memlk reson dan eubah enjelas tertentu yang berkatan, hasl analss metode CHAID adalah suatu dendogram emsahan. Metode CHAID dgunakan bla eubah resonnya berskala nomnal atau ordnal dengan krtera statstk uj kh-kuadrat ada seta emsahannya. Proses emsahan dlakukan secara teratf dmula dar eubah bebas yang memunya asosas alng kuat dengan eubah tak bebas yang dgambarkan oleh besarnya nla- (-value berdasarkan uj kh-kuadrat ((Magdson & Vermunt 26. Dalam roses n juga akan dlakukan enggabungan kategor-kategor dalam satu eubah bebas yang tdak memlk asosas yang nyata dengan eubah tak bebas. Secara sngkat algortma CHAID adalah sebaga berkut, menurut (Kass 98:. Membuat tabulas slang antara kategor-kategor eubah enjelas dengan kategor-kategor eubah reson. 2. Membuat subtabel berukuran 2xd yang mungkn, d adalah banyaknya kategor eubah reson. Kemudan car nla semua subtabel tersebut. Dar seluruh yang deroleh, car yang terkecl katakan. Jka dtetakan, db, maka kedua kategor eubah enjelas yang memlk dgabung menjad satu kategor. Untuk eubah ordnal enggabungan hanya daat dlakukan terhada kategor yang berurutan. 3. Jka terdaat kategor gabungan yang terdr dar tga atau lebh kategor asal, maka harus dlakukan embagan bner terhada kategor gabungan tersebut, dar embagan n dcar terbesar. Jka terbesar >, maka embagan bner berlaku. Kembal ke taha 2.

8 2 4. Setelah deroleh enggabungan otmal untuk seta eubah enjelas htung nla- masng-masng tabel yang dbentuk (tabel yang mengalam engurangan kategor, nla- nya dkalkan dengan engganda Bonferon sesua dengan te eubahnya. Car nla- yang terkecl. Jka nla- terkecl < yang telah dtetakan, maka X ada nla- tersebut adalah eubah enjelas yang engaruhnya alng nyata bag eubah reson. 5. Jka ada taha 4 deroleh eubah yang engaruhnya alng nyata, kembal ke taha untuk seta bagan data hasl emsahan. Statstk uj yang dgunakan adalah dengan rumus: keterangan: r = total bars c = total kolom = ndeks bars j = ndeks kolom = nla sel bars ke- kolom ke-j = nla haraan sel bars ke- kolom ke-j Pengganda Bonferon untuk tabel yang mengalam engurangan kategor sesua dengan te eubahnya:. Peubah monotonk yatu bla kategor berskala ordnal 2. Peubah bebas yatu bla kategor berskala nomnal!! Keteatan dan Kesalahan Klasfkas Salah satu ukuran kebakan model dalam regres logstk yatu model yang memunya eluang salah klasfkas mnmal (Hosmer & Lemeshow 2. Keteatan dan kesalahan klasfkas dar model daat dlhat dalam tabel klasfkas. Tabel klasfkas untuk eubah reson dkotom terdr atas dua kolom nla dugaan dan dua nla amatan. Untuk memeroleh keteatan klasfkas (correct

9 3 classfcaton terhada amatan harus menentukan nla cutont (c dan dbandngkan dengan eluang dugaan. Jka lebh besar atau sama dengan c maka nla dugaan termasuk ada reson y= dan selan tu y=. Tabel 2 memerlhatkan tabel klasfkas secara umum. Amatan Tabel 2 Klasfkas Reson Dugaan Total Keteatan a b (a + b = n. a/n. c d (c + d = n. d/n. Total (a + c = n. (b +d = n. (a + b + c + d = n (a + d/n Kesalahan c/n. b/n. (b + c/n Keteatan klasfkas (correct classfcaton terdr atas secfcty dan sentsvty. Secfcty atau keteatan klasfkas dalam menduga kejadan bahwa reson tdak memlk krtera yang dharakan yatu ada y= sebesar d/n. %, untuk mengevaluas keteatan klasfkas dalam menduga kejadan bahwa reson memlk krtera yang dharakan yatu y= atau dsebut juga senstvty yang nlanya sebesar a/n. %, sedangkan keteatan klasfkas yatu keteatan klasfkas dalam menduga kejadan secara teat daat dduga oleh model yang nlanya (a+d/n%. Selan keteatan klasfkas daat ula dketahu besarnya kesalahan klasfkas (msclassfcaton rate. Kesalahan klasfkas dalam menduga kejadan reson terdr atas kesalahan ostf atau negatf. Kesalahan ostf nlanya sebesar c/n. % dnyatakan sebaga ersentase besarnya kesalahan ketka reson dduga memlk krtera yang dtentukan yatu y= ta amatan sebenarnya bernla y= dan sebalknya kesalahan negatf yang nlanya sebesar b/n. % dnyatakan sebaga ersentase besarnya kesalahan ketka reson dduga tdak memlk krtera yang dharakan y= namun amatan sebenarnya bernla y=. Kesalahan klasfkas dartkan sebaga besarnya kesalahan klasfkas terhada kesalahan keseluruhan kejadan yang daat deroleh dengan cara merasokan total klasfkas yang tdak terkoreks dengan jumlah keseluruhan data yatu sebesar (b+c/n%.

ANALISIS PEUBAH RESPON BINER

ANALISIS PEUBAH RESPON BINER Analss Peubah Respon Bner... (Ksmantn) ANALISIS PEUBAH RESPON BINER Ksmantn Jurusan Penddkan Matematka FMIPA Unverstas Neger Yogyakarta Abstrak Pada regres lner klask, peubah respon dasumskan merupakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menghadap era globalsas yang penuh tantangan, aparatur negara dtuntut untuk dapat memberkan pelayanan yang berorentas pada kebutuhan masyarakat dalam pemberan pelayanan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

Hubungan antara Karakteristik Geuchik dengan Tingkat Kesejahteraan Gampong (Studi Kasus Aceh Selatan)

Hubungan antara Karakteristik Geuchik dengan Tingkat Kesejahteraan Gampong (Studi Kasus Aceh Selatan) Statstka, Vol. 12 No. 2, 51 60 November 2012 Hubungan antara Karakterstk Geuchk dengan Tngkat Kesejahteraan Gamong (Stud Kasus Aceh Selatan) Saful Mahd, Dsna Ftra, dan Ftrana A.R Jurusan Matematka FMIPA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

Evaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT)

Evaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT) Evaluas Tngkat Valdtas Metode Penggabungan Reson (Indeks Penamlan Tanaman, IPT) 1 Gust N Adh Wbawa I Made Sumertajaya 3 Ahmad Ansor Mattjk 1 Mahasswa S3 Pascasarjana Statstka IPB,3 Staf Pengajar Deartemen

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER UNIVERSITAS DIPONEGORO 013 ISBN: 978-60-14387-0-1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER Saftr Daruyan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur

Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur Moel Regres Logstk Bner Stratfkas Paa Partsas Ekonom Peremuan D Provns Jawa Tmur Munah Kusnul Kotmah an Sr Pngt Wulanar Jurusan Statstka, Fakultas Matematka an Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog Seuluh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

OVERDISPERSI PADA REGRESI LOGISTIK BINER MENGGUNAKAN METODE BETA BINOMIAL

OVERDISPERSI PADA REGRESI LOGISTIK BINER MENGGUNAKAN METODE BETA BINOMIAL OVERDISPERSI PADA REGRESI LOGISTIK BINER MENGGUNAKAN METODE BETA BINOMIAL Heru Wbowo, Suyono, Wdyant Rahayu Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Neger Jakarta

Lebih terperinci

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil Vol. 11, No. 1, 77-83, Jul 2014 Taksran Kurva Regres Slne ada Data Longtudnal dengan Kuadrat Terkecl * Abstrak Makalah n mengka tentang estmas regres slne khususnya enggunaan ada data longtudnal. Data

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN Latar Belakang Data ordnal basanya dgunakan ada eneltan sosal. Salah satu enggunaan data ordnal adalah ketka enelt ngn menla ska, erses, atau reaks seseorang terhada sebuah ernyataan yang daukan.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. 3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan

Lebih terperinci

Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur

Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4 337-35 (3-98 Prnt D- Moel Regres Logstk Bner Stratfkas Paa Partsas Ekonom Peremuan D Provns Jawa Tmur Munah Kusnul Kotmah an Sr Pngt Wulanar Jurusan Statstka,

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KEBERHASILAN MAHASISWA POLITEKNIK (Studi kasus : Mahasiswa Politeknik Negeri Bandung) EUIS SARTIKA

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KEBERHASILAN MAHASISWA POLITEKNIK (Studi kasus : Mahasiswa Politeknik Negeri Bandung) EUIS SARTIKA ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KEBERHASILAN MAHASISWA POLITEKNIK (Stud kasus : Mahasswa Polteknk Neger Bandung) EUIS SARTIKA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

Regresi Linear Sederhana dan Korelasi

Regresi Linear Sederhana dan Korelasi Regres Lnear Sederhana dan Korelas 1. Model Regres Lnear. Penaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respons 4. Inferens Untuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocokan Model Regres 6. Korelas Utrwen Mukhayar

Lebih terperinci

Oleh : Deri Akhmad (9738) Johan Arifin (9834) Muhammad Alawido (10830) esi Hapsari (10832) Windu Pramana Putra (10835) Tya Hermoza (10849) Gempur

Oleh : Deri Akhmad (9738) Johan Arifin (9834) Muhammad Alawido (10830) esi Hapsari (10832) Windu Pramana Putra (10835) Tya Hermoza (10849) Gempur Oleh : Der Akhmad (9738) Johan Arfn (9834) Muhammad Alawdo (83) es Hapsar (83) Wndu Pramana Putra (835) Tya Hermoza (849) Gempur Safar (877) Febra Aryan (97) Asr Wdyasar (978) Nur Inayah (4) Adharsa Rakhman

Lebih terperinci

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-324

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-324 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 1, No. 1, (Sept. ) ISSN: 3-98X D-3 Analss Statstk entang Faktor-Faktor yang Mempengaruh Waktu unggu Kerja Fresh Graduate d Jurusan Statstka Insttut eknolog Sepuluh Nopemper

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Confgural Frequency Analyss untuk Melhat Penympangan pada Model Log Lnear Resa Septan Pontoh 1, Def Y. Fadah 2 1,2 Departemen Statstka FMIPA

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. bulan November 2011 dan direncanakan selesai pada bulan Mei 2012.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. bulan November 2011 dan direncanakan selesai pada bulan Mei 2012. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1. Tempat dan waktu Peneltan Peneltan dlakukan pada Perusahaan Daerah Ar Mnum Kabupaten Gorontalo yang beralamat d jalan Gunung Bolyohuto No. 390 Kelurahan Bolhuangga Kecamatan

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph

TINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper

Lebih terperinci

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

Regresi Rasio Prevalensi dengan Model Log-Binomial: Isu Ketakkonvergenan. Netti Herawati 1) Alfian Futuhul Hadi 2) Nusyirwan 1) Khoirin Nisa 1)

Regresi Rasio Prevalensi dengan Model Log-Binomial: Isu Ketakkonvergenan. Netti Herawati 1) Alfian Futuhul Hadi 2) Nusyirwan 1) Khoirin Nisa 1) Regres Raso Prevalens dengan Model Log-Bnomal: Isu Ketakkonvergenan Nett Herawat ) Alfan Futuhul Had 2) Nusyrwan ) Khorn Nsa ) ) Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Lamung Jl. Sumantr Brojonegoro No. Bandar

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

2. ANALISIS DATA LONGITUDINAL

2. ANALISIS DATA LONGITUDINAL . ANALISIS DATA LONGITUDINAL Data longtudnal merupakan salah satu bentuk data berkorelas. Pada data longtudnal, peubah respon dukur pada beberapa ttk waktu untuk setap subyek. Dalam stud longtudnal dmungknkan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity 37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan deskrptf, yang mana dgunakan untuk mengetahu bagamana pengaruh varabel X (celebrty endorser) terhadap varabel

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum melakukan peneltan, langkah yang dlakukan oleh penuls adalah mengetahu dan menentukan metode yang akan dgunakan dalam peneltan. Sugyono (2006: 1) menyatakan:

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS MATA KULIAH STATISTIKA II

SOLUSI TUGAS MATA KULIAH STATISTIKA II SOLUSI TUGAS MATA KULIAH STATISTIKA II SOAL : Suatu Peneltan dlakukan untuk menelaah empat metode pengajaran, yatu Metode A (ceramah d kelas), Metode B (mengajak dskus langsung dengan sswa), Metode C (ceramah

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

ANALISIS PEUBAH GANDA (MULTIVARIATE ANALYSIS

ANALISIS PEUBAH GANDA (MULTIVARIATE ANALYSIS ANALISIS PEUBAH GANDA (MULTIVARIATE ANALYSIS Pengantar Analss Peubah Ganda Dr.Ir. I Made Sumertajaya, MS Deartemen Statstka-FMIPA IPB Emal : kulah_ag@yahoo.com Password: akmade Mater APG No I II III IV

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan : Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

I. PENGANTAR STATISTIKA

I. PENGANTAR STATISTIKA 1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan

Lebih terperinci

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

Uji Homogenitas Varians

Uji Homogenitas Varians Uj Homogentas Varans I. DUA VARIANS Pengujan hpotess dua varans dlakukan untuk mengetahu varans dua populas sama (homogen atau tdak (heterogen. S dan S merupakan penduga σ dan σ Rumus varans : x ( x S

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 1 BAB III METODE PENELITIAN.1 Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan d areal IUPHHK-HA PT Mamberamo Alasmandr yatu pada hutan prmer (BLOK RKT 01), Logged Over Area (LOA) berumur tahun (Blok RKT

Lebih terperinci

Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw

Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB LANDASAN TEORI Unverstas Sumatera Utara . Pengertan Regres Istlah regres pertama kal dperkenalkan oleh Francs Galtom. Menurut Galtom, analss regres erkenaan dengan stud ketergantungan dar satu varael

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT &

UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan

Lebih terperinci

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode Peneltan adalah cara lmah untuk memaham suatu objek dalam suatu kegatan peneltan. Peneltan yang dlakukan n bertujuan untuk mengetahu penngkatan hasl

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah, III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN:

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN: ANALISIS ANGKA KEMATIAN IBU MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF (Stud kasus : Angka Kematan Ibu d Provns Jawa Tmur Tahun 011) M. Al Ma sum 1, Suart, Dw Isryant 3 1 Mahasswa Jurusan Statstka FSM

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.3.1 Tempat Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger Gorontalo khususnya pada sswa kelas VIII. 3.3. Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan selama

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. 2.1 Pendahuluan. 2.2 Pengukuran Data Kondisi

BAB II KAJIAN TEORI. 2.1 Pendahuluan. 2.2 Pengukuran Data Kondisi BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Pendahuluan Model penurunan nla konds jembatan yang akan destmas mengatkan data penurunan konds jembatan dengan beberapa varabel kontnu yang mempengaruh penurunan kondsnya. Data

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5 33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan

Lebih terperinci