kesimpulan yang didapat.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "kesimpulan yang didapat."

Transkripsi

1 Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka apa yag aka terjadi di masa yag aka datag. Sedagka ramala adalah suatu situasi atau kodisi yag diperkiraka aka terjadi pada masa yag aka datag. Metode peramala adalah cara utuk memperkiraka secara kuatitatif apa yag aka terjadi pada masa yag aka datag Uiversitas Sumatera Utara

2 dega dasar data yag releva pada masa lalu. Dega kata lai metode peramala ii diguaka dalam peramala yag bersifat objektif. Disampig itu metode peramala memberika uruta pegerjaa atas pedekata masalah dalam peramala, sehigga apabila diguaka pedekata yag sama pada suatu permasalaha dalam kegiata peramala, maka aka didapat dasar pemikira yag sama. Baik tidakya suatu peramala yag disusu, disampig ditetuka oleh metode yag diguak, juga di tetuka oleh baik tidakya iformasi yag diguaka. Selama iformasi yag diguaka tidak meyakika, maka hasil peramala yag disusu juga aka sulit dipercaya ketepataya.. Beberapa Sifat Hasil Peramala Dalam membuat peramala atau meerapka suatu peramala maka ada beberapa hal yag harus dipetimbagka yaitu:. Ramala pasti megadug kesalaha, artiya peramal haya bisa meguragi ketidakpastiaa yag aka terjadi, tetapi tidak dapat meghilagka ketidakpastiaa tersebut.. Peramala seharusya memberika iformasi tetag beberapa ukura kesalaha, artiya karea peramala pasti megadug kesalaha, maka adalah petig bagi peramal utuk megiformasika seberapa besar kesalaha yag mugki terjadi. Uiversitas Sumatera Utara

3 4. Peramala jagka pedek lebih akurat dibadig dega peramala jagka pajag. Hal ii desebabka karea pada peramala jagka pedek faktor-faktor yag mempegaruhi agka relatif masih kosta sedagka peramala jagka pajag kemugkia terjadiya perubaha faktor-faktor yag mempegaruhi.. Tekik Peramala.. Faktor-faktor yag Mempegaruhi Pemiliha Tekik Peramala Tujua peramala dimaksudka utuk meredam ketidakpastia, sehigga diperoleh suatu perkiraa yag medekati keadaa yag sebearya. Faktor-faktor yag harus dipertimbagka dalam suatu peramala atara lai:. Horizo Peramala Ada dua aspek dari horiso waktu yag berhubuga dega masig-masig metode peramala yaitu: a. Cakupa waktu dimasa yag aka datag Perbedaa dari metode peramala yag diguaka sebaikya disesuaika. b. Periode peramala Ada tekik da metode peramala yag haya dapat meramal utuk peramala satu atau dua periode dimuka, tekik da metode lai dapat meramalka beberapa waktu di depa.. Tigkat ketelitia Tigkat ketelitia yag dibutuhka segat erat hubugaya dega tigkat pericia yag dibutuhka dalam suatu peramala. Dalam suatu pegambila keputusa diharapka variasi atau peyimpaga atas ramala atara 0% -5% sedagka pegambila keputasa yag lai variasi 5% sudah berbahaya. Uiversitas Sumatera Utara

4 . Ketersediaa data Metode yag diguaka sagat besar mafaatya. Apabila dari data yag lalu diketahui adaya pola musima, maka utuk utuk peramala satu tahu ke depa sebaikya diguaka metode variasi musima. Sedagka apabila diketahui hubuga atar variabel salig mempegaruhi, maka perlu diguaka metode sebab akibat atau korelasi. 5. Betuk pola data Dasar utama metode peramala adalah aggapa bahwa pola data yag diramalka aka berkelajuta. Sebagai cotoh, beberapa deret yag meujuka pola musima, atau tred. Metode peramala yag lai mugki lebih sederhaa, terdiri dari satu ilai rata-rata, dega fluktuasi yag acaka atau radom yag terkadug. Karea perbedaa kemampua metode peramala utuk megidetifikasi pola-pola data, maka perlu adaya usaha peyesuaia pola data. 6. Biaya Umumya ada empat jeis biaya dalam proses peramala yaitu: biaya pegembaga, biaya peyimpaa, biaya operasi, da biaya kesempata pegguaa tekik peramala. Adaya perbedaa yata berpegaruh atas mearik tidakya pegguaa metode tertetu utuk suatu keadaa yag dihadapi... Keguaa Pemiliha Tekik Peramala Metode yag diperguaka memberi mafaat jika dikaitka dega iformasi atau data yag dipuyai. Apabila data yag lalu diketahui dega pola musima, maka peramala satu tahu kedepa sebaikya diguaka metode variasi musima. Uiversitas Sumatera Utara

5 Sedagka bila pola data meujukka pola hubuga atar variabel, maka sebaikya diguaka metode sebab akibat atau korelasi. Metode peramala meghasilka uruta pekerjaa da memecaha atas pedekata suatu masalah dalam peramala; sehigga bila diguaka pedekata yag sama pada proses peramala, maka aka di dapat dasar pemikira da pemecaha yag sama karea argumetasiya sama. Selai itu, metode peramala memberika cara pegerjaa yag teratur da terarah, sehigga dega demikia dapat dimugkikaya pegguaa tekik-tekik pegaalisaa yag lebih maju. Dari uraia ii dapat disimpulka metode peramala sagat bergua karea membatu dalam melakuka pedekata aalisis terhadap pola data yag lalu utuk megetahui kodisi pada periode yag aka datag..4 Klasifikasi Metode Peramala Dalam sistem peramala, metode yag berbeda aka memberika hasil yag berbeda da derajat galat peramala yag juga berbeda. Salah satu sei dalam peramala adalah memilih metode peramala. Berdasarka sifat ramala yag telah disusu, maka peramala dapat dibedaka atas dua macam, yaitu:. Peramala kualitatif, yaitu peramala yag didasarka atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibuat sagat tergatug dega orag yag Uiversitas Sumatera Utara

6 meyusuya. Hal ii petig karea hasil peramala tersebut ditetuka berdasarka pemikira yag bersifat pedapat, ituitif, pegetahua, da pegalama.. Peramala kuatitatif, yaitu peramala yag didasarka atas data kuatitatif masa lalu. Hasil peramala yag dibuat sagat tergatug pada metode yag diperguaka dalam peramala tersebut..5. Peramala Kualitatif Peramala kualitatif biasaya diguaka bila tidak ada atau sedikit data masa lalu tersedia. Dalam metode ii, pedapat pakar da prediksi mereka dijadika dasar utuk meetapka permitaa yag aka datag..5. Peramala Kuatitatif Metode peramala ii didasarka pada data kuatitatif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibuat tergatug pada metode yag diperguaka dalam peramala tersebut. Metode yag baik yaitu yag memberi ilai-ilai perbedaa atau peyimpaga yag mugki. Peramala kuatitatif haya dapat diguaka apabila terdapat dua kodisi berikut:. Adaya iformasi tetag keadaa yag lai.. Iformasi tersebut dapat dikuatifikasika dalam betuk data dapat diasumsika bahwa pola yag lalu aka berkelajuta pada masa yag aka datag. Adapu lagkah-lagkah melakuka peramala secara kuatitatif sebagai berikut:. Tetuka tujua peramala Uiversitas Sumatera Utara

7 . Pembuata diagram pecar (scatter diagram). Pilih miimal dua metode peramala yag diaggap sesuai 4. Hitug parameter-parameter fugsi peramala. 5. Hitug kesalaha setiap metode yag terbaik, yaitu yag memiliki kesalaha terkecil 6. Pilih metode yag terbaik, yaitu yag memiliki kesalaha terkecil. 7. Meghitug peramala berdasarka metode dega kesalaha terkecil..5.. Metode Time Series Metode time series dalah metode yag diperguaka utuk megaalisis seragkaia data yag merupaka fugsi dari waktu. Metode ii megasumsika beberapa pola atau kombiasi pola selalu berulag sepajag waktu, da pola dasarya dapat diidetifikasi semata-mata atas dasar data historis dari serial itu. Ada empat kompoe utama yag mempegaruhi aalisis ii, yaitu : a. Pola siklis, jika data memilki siklus yag berulag secara periodik b. Pola musima, jika pola pejuala berulag setiap periode c. Pola horizotal, jika ilai data berfluktuasi di sekitar ilai rata-rata. d. Pola tred, jika data memiliki kecederuga utuk aik atau turu terus meerus.5... Metode Proyeksi Kecederuga dega Regresi Metode ii merupaka dasar garis kecederuga utuk suatu persamaa, sehigga dega dasar persamaa tersebut dapat di proyeksika hal-hal yag aka diteliti pada masa yag aka datag. Betuk fugsi dari metode ii dapat berupa: Uiversitas Sumatera Utara

8 a. Kosta, dega fugsi peramala (Ŷ t ): Ŷ t = a...(.) di maa: Ŷ t = ilai ramala periode ke-t a = harga kostata a dega harga kostata a diperoleh dari persamaa: Y a = N...(.) b. Liier, dega fugsi peramala: Ŷ t = a + bt...(.) di maa: Ŷ t = ilai ramala periode ke-t a, b = harga kostata a da b t = waktu/periode dega harga kostata a da b diperoleh dari persamaa: Y bt a = b = ( t) ( y) ty t ( t) c. Kuadratis, dega fugsi peramala :...(.4) Ŷ t = a + bt + ct...(.5) di maa: Ŷ t = ilai ramala periode ke-t a, b,c = harga kostata a da b Uiversitas Sumatera Utara

9 t = waktu/periode dega harga kostata a, b da c diperoleh dari persamaa: Y b t c t a = θ bα c =...(.6) δ θα b = β α dega: = ( t ) t 4 δ = θ = t t Y Y ty t Y...(.7) α = t t t d. Ekspoesial, dega fugsi peramala : Ŷ t = ae bt...(.8) di maa: Ŷ t = Nilai ramala periode ke-t t = Waktu/periode e = bilaga kosta =,78 dega megguaka trasformasi logaritma atural, maka harga kostata a da b diperoleh dari persamaa: Uiversitas Sumatera Utara

10 l a = b = ly t ly t b t t ( t) ly e. Siklis, dega fugsi peramala : ˆ τ τt = a + bsi c cos + Y t di maa : τt Y = a + b si + c τt cos...(.9)...(.0) τt Y si = a τt si + b si τ + c τt τt si cos...(.) τt Y cos = a τt cos + c cos τ + b τt τt si cos.5.. Metode Kausal Peramala dega metode kausal medasarka hasil ramala yag disusu atas pola hubuga atara variabel yag dicari atau diramalka dega variabel-variabel yag mempegaruhiya yag buka waktu. Dalam aalisa ii, diasumsika bahwa faktor atau variabel yag meujukka suatu hubuga pegaruh sebab akibat dega satu atau lebih variabel bebas. Sebagai cotoh, permitaa aka baju baru mugki berhubuga dega bayakya populasi pedapata masyarakat, jeis kelami, budaya daerah, da bula-bula khusus. Jadi, maksud dari aalisa metode kausal adalah utuk meemuka betuk pola hubuga yag salig mempegaruhi atara variabel yag dicari da variabel-variabel yag mempegaruhiya, serta megguakaya utuk meramalka ilai-ilai dari Uiversitas Sumatera Utara

11 variabel pada masa yag aka datag. Metode kausal dapat diperguaka dalam peramala dega keberhasila yag lebih besar, sehigga serig diperguaka utuk pegambila keputusa. Metode kausal ii terdiri dari :. Metode regresi da korelasi Metode regresi da korelasi didasarka pada peetapa suatu persamaa estimasi megguaka tekik least squares. Ketepata peramala dega metode ii sagat baik utuk peramala jagka pedek, sedagka utuk peramala jagka pajag teryata ketepataya kurag begitu baik. Persamaa regresi dega tiga variabel bebas, da ditaksir oleh: Dega : Y ˆ = a + b + c + d...(.) Yˆ a,, = ilai estimasi Y = ilai kostata a = ilai variabel idepedet b, c, d = slope yag berhubuga dega ilai, da Betuk umum persamaa ormal regresi: Y = a + b + c + d Y Y = a = a + b + b + c + c + d + d...(.) Y = a + b + c + d Harga-harga a, b, c da d yag telah di dapat kemudia disubstitusika kedalam persamaa sehigga diperoleh model regresi liier Y atas, da. Uiversitas Sumatera Utara

12 Rumus koefisie korelasi yag diguaka adalah sebagai berikut: iy i Y rxy =...(.4) { ( ) }{ Y ( Y ) } i i. Model Ekoometri Metode ii didasarka atas peramala pada sistem persamaa regresi yag diestimasika secara simulta. Baik utuk peramala jagka pedek maupu utuk jagka pajag, ketepata peramala dega metode ii sagat baik. Data yag dibutuhka utuk pegguaa metode peramala ii adalah data kuartala beberapa tahu.. Model Output-Iput Metode ii diperguaka utuk meyusu proyeksi tred ekoomi jagka pajag. Model ii kurag baik ketepataya utuk peramala jagka pedek, da sagat baik ketepataya utuk peramala jagka pajag. Data yag diguaka utuk metode ii adalah data tahua selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahu..5 Kriteria Performace Peramala Seorag peracag tetu megigika hasil perkiraa peramala yag tepat atau palig tidak dapat memberika gambara yag palig medekati sehigga recaa yag dibuatya merupaka recaa yag realistis. Uiversitas Sumatera Utara

13 Ketepata yag kecil memberika arti ketelitia peramala tiggi, keakurata hasil peramala tiggi, begitu pula sebalikya. Besar kesalaha suatu peramala dapat dihitug dega beberapa cara, atara lai adalah:. Mea Square Error (MSE) MSE = di maa: ( Y Yˆ ) i i...(.5) Y i = data aktual periode i Ŷ = ilai taksira periode i = bayakya periode. Stadard Error of Estimate (SEE) ( Yi Yˆ i ) SEE = f...(.6) Di maa : Ŷ = ilai taksira f = derajat kebebasa Utuk data kosta, f = Utuk data liier, f = Utuk data kuadratis, f = Utuk data siklis, f = Setelah didapat kesalaha (error) dari masig-masig metode peramala, maka aka dilakuka pegujia terhaddapm dua metode yag memiliki error terkecil gua medapatka peramala yag lebih baik. Pegujia dilakuka dega test distribusi F, jika diasumsika metode adalah metode yag memiliki besar errorterkecil pertama, da metode Y adalah metode permala yag memiliki error palig kecil kedua, maka lagkah-lagkah pegujiaya sebagai berikut:. Tetuka peryataa awal (H 0 ) da peryataa alteratif (H ) Uiversitas Sumatera Utara

14 H 0 : Metode lebih baik daripada metode Y H : Metode tidak lebih baik daripada metode Y. Lakuka test statistic dega rumus: S F =...(.7) S Di maa: S = besarya error metode peramala S = besarya error metode peramala Y. Badigka hasil yag diproleh dar lagkah dega hasil yag diperoleh dari table distribusi F. Jika F hitug F tabel maka H 0 diterima Jika F hitug > F tabel maka H 0 ditolak Setelah didapatka metode peramala yag lebih baik, maka dilakuka perhituga terhadap metode peramala yag terbaik tersebut. BAB ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA. Studi Kasus Uiversitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan

BAB II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1. Klasifikasi ABC Dalam Persediaa Pegedalia persediaa dapat dilakuka dalam berbagai cara, atara lai dega megguaka aalisis ilai persediaa. Dalam aalisis ii, persediaa dibedajka

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI PT.Bak Permata merupaka salah satu bak asioal terbesar di Idoesia da dikeal sebagai bak pelayaa terbaik. Bak Permata dibetuk sebagai hasil merger dari 5 bak di bawah Bada Peyehata

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Email: rivalavista@yahoo.com

Lebih terperinci

FORECASTING (Peramalan)

FORECASTING (Peramalan) FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang

BAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X

APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X Sayuti, M 1* 1 Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Malikussaleh-NAD *E-mail: Tgk_Sayuti@yahoo.co.uk ABSTRAK CV.X, merupaka perusahaa

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas

Lebih terperinci

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau

Lebih terperinci

REGRESI LINIER GANDA

REGRESI LINIER GANDA REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN

III. METODELOGI PENELITIAN III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA 1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk

Lebih terperinci

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel. II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

Model Trend untuk Peramalan Jumlah Penduduk Studi kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Gowa

Model Trend untuk Peramalan Jumlah Penduduk Studi kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Gowa JTRISTE, Vol., No., Oktober 015, pp. 46~5 ISSN: 355-3677 Model Tred utuk Peramala Jumlah Peduduk Studi kasus pada Pertumbuha Peduduk Kabupate Gowa Sistem Iformasi, STMIK Kharisma Makassar rahmawati@kharisma.ac.id

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani    / Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered. 2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN:

PROSIDING ISBN: S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas

Lebih terperinci

Pengenalan Pola. Regresi Linier

Pengenalan Pola. Regresi Linier Pegeala Pola Regresi Liier PTIIK - 014 Course Cotets 1 Defiisi Regresi Liier Model Regresi Liear 3 Estimasi Regresi Liear 4 Studi Kasus da Latiha Defiisi Regresi Liier Regresi adalah membagu model utuk

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA LATAR BELAKANG DAN KORELASI SEDERHANA Aalisis regresi da korelasi megkaji da megukur keterkaita seara statistik atara dua atau lebih variabel. Keterkaita atara dua variabel regresi da korelasi sederhaa.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing

Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Jural Ilmiah Tekologi da Iformasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Peramala Jumlah Stok Alat Tulis Kator Di UD ACHMAD JAYA Megguaka Metode Double Expoetial Smoothig Titaia Dwi

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05. MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih terperinci