BAB II LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Kosep Peasara Kosep peasara erupaka filsafat bisis yag bagkit eatag kosep-kosep sebeluya. Kosep peasara berpedapat bahwa kuci utuk ecapai tujuatujua orgaisasi/ perusahaaa terdiri dari peetua kebutuha da keigia pasar sasara da peyeraha produk yag euaska secara lebih efektif da lebih efisie dibadig para pesaig ( Kotler, 1995) Defeisi Peasara Peasara adalah suatu proses sosial dega aa idividu da kelopok edapatka apa yag ereka butuhka da igika dega eciptaka da epertukarka produk da ilai dega idividu da kelopok laiya ( Kotler, 1990). Dala bukuya Kotler eyataka defeisi peasara tersebut bertupu pada kosep pokok sebagai berikut : a. Kebutuha ausia, yaitu suatu keadaa aka sebagia dari peuasa dasar yag dirasaka atau disadari. b. Keigia ausia, yaitu hasrat utuk eperoleh-peuas-peuas tertetu utuk kebutuha yag lebih edala. c. Peritaa ausia, yaitu keigia terhadap produk-produk tertetu yag didukug oleh suatu keapua da keaua utuk ebeli produk tersebut.

2 Strategi peasara Strategi peasara erupaka peryataa (baik secara iplisit aupu eksplisit) egeai bagaiaa suatu erek atau lii produk ecapai tujuaya. Strategi peasara erupaka alat fudaetal yag direcaaka utuk ecapai tujua perusahaa dega egebagka keuggula bersaig yag berkesiabuga elalui pasar yag diasuki da progra peasara yag diguaka utuk elayai pasar sasara tersebut (Fady Tjiptoo, 1997). Utuk dapat eilih strategi peasara yag terbaik, suatu perusahaa perlu edapatka beberapa iforasi yag perlu diperhatika : (a) Strategi harus kosiste dega sasara produk. (b) Masalah da peluag egeai kebutuha pebeli, ukura pasar da keapulabaa harus ditetuka dari aalisis situasi ( Joseph P Guiltia da Gordo W. Paul, 1987) Riset Peasara Riset peasara erupaka suatu kegiata sisteatik yag epuyai tujua dala hal pegidetifikasia asalah, peluag, pegupula data, pegolaha da pegaalisaa data dala ragka pegabila keputusa da solusi dibidag peasara suatu perusahaa. Dari pegertia tersebut aka riset peasara juga adalah kesepata-kesepata pasar secara sisteatis dega hasil yag diperoleh dapat dijadika baha pertibaga utuk ebuat keputusa-keputusa yag dapat egoptialka peasara perusahaa (Satoso da Tjiptoo 2001). 2.2 Aalisis Persaiga Keapua utuk eerapka suatu strategi peasara dega berhasil dapat diteliti elalui aalisis persaiga. Bilaaa eilih strategi peasara suatu perusahaa harus eyadari bahwa kelayaka dari suatu strategi biasaya bergatug pada situasi persaiga.

3 13 Elee-elee pokok dala aalisis persaiga ecakup hal-hal berikut : a. Idetifikasi Pesaig-pesaig Utaa ( key copetitors). Pesaig-pesaig utaa adalah orgaisasi atau perusahaa-perusahaa yag aka kehilaga sebagia besar pejuala atau bagia pasarya jika strategi baru dari perusahaa berhasil. Dapat dikataka bahwa pesaig utaa perusahaa adalah orgaisasi atau perusahaa yag juga berusaha utuk elayai pasar target atau sege target perusahaa. b. Aalisis Atribut yag Bersaig, artiya peilaia yag obyektif egeai kekuata da keleaha suatu produk relatif dari karakteristik produk, karakteristik pelayaa, tigkat utu, da harga perusahaa itu sediri. c. Aalisis Distribusi yag Bersaig, artiya karea ketersediaa produk atau jasa erupaka faktor yag ebatasi terhadap pejuala, perusahaa harus eilai ketersediaa dari produkya bagi para pebeli relatif terhadap ketersediaa produk pesaig. Dega elakuka hal ii perusahaa dapat egeali setiap kedala distribusi yag harus dikuragi atau dihilagka agar dapat bersaig. d. Efektivitas Peasara yag Bersaig, artiya perusahaa juga harus eeliti tigkat sejauh aa perusahaa dapat eadigi pesaig dala hal usaha da keterapila perusahaa. e. Aalisis Suber Daya yag Bersaig, artiya walaupu peilaia terhadap efektivitas peasara bersaig eberika iforasi tetag suber daya saat ii da asa lapau yag dicurahka ke dala pasar, au belu tetu ii eujukka suber daya potesial yag ugki aka tersedia di asa depa. 2.3 Teori Peraia Teori peraia pertaa kali diteuka oleh seorag ahli ateatika berkebagsaa Peracis yag beraa Eile Borel pada tahu Keudia Joh Vo Neua da Oscar Morgester egebagka dala betuk alat utuk eruuska perilaku ekooi yag bersaig yag dituliska dala bukuya dega judul Theory of Gaes ad Ecooic Behavior yag dipublikasika pada tahu Pedapat

4 14 Vo Neua eafaatka prisip iiax da axii yag ecakup ide dasar egeai iiisasi dari kerugia yag aksiu (iiizatio of the axiu loss). Dala bukuya tersebut ereka egaplikasika teori peraia dala keputusa yag elibatka koflik yag asih sagat terbatas. Istilah gaes atau peraia berhubuga dega kodisi pertetaga bisis (bussies coflict) yag eliputi suatu periode tertetu. Bayak perasalaha ekooi yag sifatya kopetitif dapat dipecahka dega eerapka teori peraia (theory of gaes). Para pelakuya adalah saiga-saiga yag eafaatka tekik ateatika da peikira logis agar sapai pada keugkia strategi terbaik dala usaha egalahka saigaya. Pegalaa tetag tigkah laku seorag saiga aka eudahka suatu perusahaa dala eraalka strategi apa yag aka dilakuka Defeisi Teori Peraia Teori peraia adalah suatu pedekata ateatis utuk eruuska situasi persaiga da koflik atara berbagai kepetiga. Tujua dari teori ii adalah egaalisis proses pegabila keputusa dari persaiga yag berbeda-beda da elibatka dua atau lebih peai/ kepetiga. Teori ii dapat diterapka dala berbagai bidag, eliputi : keilitera, bisis, sosial, ekooi da ekologi. Betuk dari teori peraia itu dapat berupa : kapaye peiliha preside, persaiga atar peasar, peraia catur da lai-lai. Asusi yag diguaka adalah setiap peai (player) epuyai keapua utuk egabil keputusa secara bebas da rasioal ( Fie Zulfikarijah, 2004). Dala peraia peserta adalah pesaig. Keutuga bagi yag satu erupaka kerugia bagi yag lai. Model-odel peraia dapat dibedaka berdasarka julah peai, julah keutuga atau kerugia, da julah strategi yag diguaka dala peraia. Bila julah peai ada dua, peraia disebut sebagai peraia dua peai. Bila keutuga atau kerugia saa dega ol. disebut peraia berjulah ol ( zero su gae).

5 15 Dala peelitia ii teori peraia yag disoroti adalah bidag bisis yaitu peraia yag bertujua utuk egoptialka pay off dega berbagai strategi peasara. Ada dua aca strategi optiu ( Siagia P, 1987), yaitu : a. Strategi Muri (Pure Strategy) b. Strategi Capura (Mixed Strategy) Peraia dega strategi uri adalah suatu peraia dega posisi eilih satu strategi tuggal. Jadi strategi uri adalah diaa setiap peai haya epuyai tepat satu lagkah strategi terbaik. Dala peraia dega strategi uri, peai pertaa ( peai baris) yaitu peai yag berusaha eaksiuka keutuga yag iiu sehigga kriteria strategi optiuya adalah kriteria axii. Sedagka peai kedua (peai kolo) yaitu peai yag berusaha eiiuka kerugia yag aksiu sehigga kriteria optiuya adalah kriteria iiax. Utuk peraia dega strategi capura adalah suatu peraia diaa peai eaika lebih dari satu strategi (alteratives) da tidak egguaka uruta tertetu tetapi secara acak. Apabila dala suatu peraia ilai axii saa dega ilai iiax aka peraia ii dapat diselesaika dega strategi uri dega titik keseibaga (equilibru poit) telah tercapai. Titik keseibaga ii dikeal sebagai titik pelaa (sadle poit). Dala suatu peraia, perlu diperhatika bahwa teori peraia tidak haya ditekaka set strategi atau geraka-geraka yag diabil bagi pegabil keputusa (peai) yag tuggal, au tidaka-tidaka yag diabil dala situasi di aa peai laiya sebagai saiga atau lawa juga elakuka sesuatu utuk elakuka geraka-geraka sesuai dega strategi yag dipilihya. Teori peraia bertitik-tolak dari keadaa di aa seorag pegabil keputusa harus berhadapa dega orag lai dega kepetiga yag bertetaga. Masa depa yag diladasi keputusa yag diabil dipegaruhi oleh keputusa yag diabil oleh orag lai. Ii egadug arti bahwa peroleha dari seseorag adalah saa dega kehilaga dari orag lai. Peyelesaia dari

6 16 pertetaga atara dua pihak yag bersaiga ii adalah iti dari teori peraia (Siagia P, 1987) Usur-usur Dasar Teori Peraia Beberapa usur dasar dala teori peraia dala peecaha setiap kasus teori peraia, diaa atriks pay off ya ditujukka pada sebuah tabel atriks peraia (Siagia P 1987). Pegertia dari atriks peraia (pay off atrix) atau disebut juga dega atriks pebayara adalah suatu tabel yag berbetuk segiepat dega eleeeleeya yag erupaka ilai pebayara yag bersesuaia dega strategi yag diguaka setiap peai yag ditujukka pada tabel 2.1 berikut : PI PII Tabel 2.1 Matriks Peraia Y 1 Y 2 Y j Y X 1 a 11 a 12 a 1j a 1 X 2 a 21 a 22 a 2j a 2 X i a i1 a i2 a ij a i X a 1 a 2 a j a 1. Agka-agka dala atriks pay off (atriks peraia) eujukka hasilhasil dari pegguaa strategi-strategi peraia yag dipilih oleh kedua peai. Satua ilai tersebut erupaka diaa ukura efektifitas yag dapat berupa uag, persetase pagsa pasar, julah pelagga da sejeisya. Nilai positif eujukka keutuga bagi peai baris da kerugia bagi peai

7 17 kolo, begitu juga sebalikya ilai egatif eujukka kerugia bagi peai baris da keutuga bagi peai kolo. 2. X i adalah bayakya strategi yag diiliki oleh peai I sedagka Y j adalah bayakya strategi yag diiliki peai II. 3. Nilai peraia adalah hasil yag diperkiraka pada rata-rata peraia sepajag peraia tersebut berlagsug. Suatu peraia dikataka adil atau fair apabila hasil akhir peraia atau persaiga eghasilka ilai ol (0), atau tidak ada peai yag eag da kalah atau edapatka keutuga da kerugia. 4. a ij ; i = 1,2,3,..., da j = 1,2,3,..., adalah ilai peraia yag didefeisika secara uerik, bilaga positif, bilaga egatif atau ol yag bersesuaia dega strategi ke-i bagi peai I da strategi ke-j bagi peai II. 5. Suatu strategi dala atriks peraia dikataka doia terhadap strategi laiya apabila eiliki ilai pay off yag lebih besar dari strategi laiya. Bagi peai baris, ilai positif (keutuga) yag diperoleh dari suatu strategi yag diguaka, eghasilka ilai yag lebih besar dari hasil pegguaa strategi laiya. Bagi peai kolo, ilai egatif (kerugia) yag diperoleh dari suatu strategi yag diguaka, eghasilka ilai yag lebih kecil dari hasil pegguaa strategi laiya. Dega deikia berarti baris-baris dari atriks peraia tersebut eujukka strategi bagi peai I da kolo-kolo dari atriks peraia tersebut eujukka strategi bagi peai II. Karea betuk atriks peraia A = (a ij ) dega i= 1,2,3,.., da j = 1,2,3,..., eujukka ilai-ilai peroleha/pebayara pada peai I, aka peroleha utuk peai II erupaka egatif dari peroleha keadaa peai I yag artiya bila peai I eeria peroleha/pebayara sebesar a ij peai II harus ebayar sebesar a ij. Dega ii pula aka peai I yag juga disebut peai baris erupaka peai yag berusaha eaksiuka peroleha pebayara atau keutuga. Sedagka peai II yag disebut juga sebagai peai kolo erupaka peai yag berusaha eiiuka pebayara (kerugia).

8 Karakteristik Peraia Peraia eiliki karakteristik yag dapat diklasifikasika sebagai berikut: a. Peraia berdasarka julah peai 1. Two Perso Gae erupaka peraia yag haya diikuti oleh dua orag/pihak/ orgaisasi atau peraia berjulah dua orag. 2. N-Perso Gae erupaka peraia yag diikuti oleh lebih dari dua orag/pihak/orgaisasi atau peraia berjulah N, dega N lebih dari dua. b. Peraia berdasarka julah pebayara atau ilai peraia 1. Zero Su Gae, jika ilai akhir peraia saa dega ol (0). Artiya tidak ada peai yag edapatka keeaga/keutuga atau kekalaha/kerugia. Nilai keutuga da kerugia saa sehigga julahya saa dega ol. 2. No Zero Su Gae, jika ilai akhir peraia tidak saa dega ol. Artiya dala peraia ii terdapat peai yag edapatka keeaga/keutuga atau kekalaha/kerugia. Sehigga julah keutuga da kerugia peraia tidak saa dega ol Kriteria Maxii-Miiax Strategi optial dala suatu peraia dapat ditetuka dega egguaka teori yag disebut dega teori aksii da iiaks. Dala peraia tiap peai egetahui bahwa peai yag lai cukup rasioal da epuyai tujua yag saa yaitu egoptialka peroleha. Peai I sebagai peai baris pada atriks peraia eeriksa tiap baris dari atriks peroleha da eilih harga/ilai iiu tiap baris keudia eilih harga aksiu dari harga iiu tersebut. Dapat juga dikataka cara eetuka piliha seperti ii adalah cara eilih yag terbaik diatara yag terburuk. Cara iilah yag disebut kriteria aksiu dari yag iiu disigkat dega aksii (axii).

9 19 Karea pada prisipya dala suatu peraia keutuga bagi peai baris/peai I erupaka kerugia bagi peai kolo/peai II. Sehigga, peai II atau peai kolo dala atriks peraia eetuka strategi optial dega cara eiiuka resiko atau kerugia. Di aa secara sepihak peai II ecari tigkat keaaa yag aksiu bagi diriya sediri. Cara eetuka piliha seperti ii adalah dega cara eilih derita/kerugia terkecil dari atara sejulah derita aksiu. Cara iilah yag disebut eilih kriteria yag iiu dari yag aksiu yag disigkat dega iiaks (iiax). 1. Kriteria Maxii Misalka P i peroleha yag iiu dari tidaka-tidaka atau strategi i yag aa dipilih oleh peai I sehigga : P i = i {a ij } dega i,j = 1,2,3,..., Strategi optial utuk peai I adalah baris yag sesuai dega harga : Max {P i } = ax [i {a ij }] = V 2. Kriteria Miiax Misalka P j derita atau peroleha aksiu dari tiap tidaka/strategi j utuk peai II, aka : P j = ax {a ij }, dega i,j = 1,2,3,..., Strategi optial utuk peai II adalah kolo yag sesuai dega harga : Mi {P j } = i [ax {a ij }] = V Harga iiaks harus lebih besar atau saa dega harga aksii, karea cara iiaks selalu egabil harga aksiu da cara aksii selalu egabil harga iiu, jadi :

10 20 Max {P i } Mi {P j } atau V V Oleh karea V adalah batas bawah dikareaka V adalah cara aksii yag selalu egabil harga iiu da V adalah batas atas karea V adalah cara iiaks yag selalu egabil cara aksii dari suatu harga V yag disebut harga peraia, sehigga : V V V Apabila V = V= V, aka harga titik ii disebut titik pelaa (sadle poit) Nilai Peraia Berdasarka atriks pebayara atau atriks peroleha dapat dilihat bahwa setiap peai yag salig bersaig dapat eetuka strategi optial da ilai peraiaya. Strategi optial adalah strategi yag ejadika seorag peai berada pada posisi piliha strategi terbaik, tapa eperhatika tidaka atau lagkah-lagkah peai pesaigya. Pegertia dari posisi piliha terbaik ii adalah bahwa setiap peyipaga dari strategi ii aka egakibatka turuya peabayara atau peroleha. Dala hal ii yag diaksud dega ilai peraia (value of gae) adalah rata-rata pebayara atau peroleha per peraia jika para peai yag salig bersaig tersebut elakuka strategi optiu atau strategi yag terbaik bagi peai itu sediri. Dega kata lai ilai peraia adalah suatu pebayara/peroleha yag bersesuaia dega strategi optiu atau strategi yag terbaik yag dilakuka oleh para peai dala suatu peraia. Yag diaksud dega ilai di sii adalah ilai yag diperoleh peai pada akhir peraia. yaitu : Berdasarka ilai peraia ii, peraia dapat dibedaka ejadi dua,

11 21 1. Suatu peraia dikataka adil (fair play) jika ilai peraiaya saa dega ol. 2. Suatu peraia dikataka tidak adil (ufair play) jika ilai peraiaya tidak saa dega ol Peraia Dega Strategi Muri ( Pure Strategy) Peraia dega egguaka strategi uri adalah suatu peraia dega posisi piliha terbaikya bagi setiap peai dicapai dega eilih satu strategi tuggal. Jadi strategi uri adalah strategi diaa setiap peai haya epuyai satu lagkah terbaik. Dala peraia strategi uri peai baris egidetifikasika strategi optialya ealui kriteria aksii yaitu kriteria eaksiuka keeaga/ keutuga yag iiu, sedagka peai kolo egguaka kriteria iiaks, yaitu kriteria yag eiiuka kekalaha/kerugia yag aksiu. Strategi uri diguaka utuk eyelesaika suatu peraia yag eiliki titik keseibaga atau titik pelaa (sadle poit). Berdasarka atriks peraia pada tabel 2.1 peai I ( P 1 ) epuyai X i lagkah strategi dega i= 1,2,3,..., da peai II (P 2 ) epuyai lagkah strategi Y j dega j= 1,2,3,..,. Telah diketahui bahwa peai baris (P 1 ) adalah peai yag eerapka kriteria aksii yaitu eaksiuka keutuga yag iiu da peai kolo (P 2 ) erupaka peai yag egguaka kriteria iiaks yaitu eiiuka kerugia yag aksiu. Da sesuai dega asusi dala teori peraia yaitu bahwa setiap peai egetahui strategiya sediri da strategi tersedia bagi pihak lawa. Maka utuk eetuka titik pelaa (sadle poit) dapat dijelaska sebagai berikut : 1. Utuk peai baris (P 1 ) Jika peai P 1 eilih strategi ke i, aka dia yaki aka eeagka i {a ij }

12 22 apapu strategi yag dipilih/diperguaka oleh peai P 2. Oleh karea P 1 peai yag eaksiuka, dia aka eilih strategi yag aka eberika ilai aksiu dari yag iiu ii, yaitu : aks i {a ij } 2. Utuk peai kolo (P 2 ) Peai kolo P 2 aka berusaha eeka keeaga bagi peai P 1 sapai sekecil ugki sehigga jika peai P 2 eilih strategi ke j, dia yaki bahwa keeaga yag diperoleh peai P 1 tidak lebih dari aks {a ij } apapu yag dilakuka oleh peai P 1. Karea peai P 2 erupaka peai yag eiiuka, aka dari itu dia aka eiiuka kerugia yag aksiu, jadi dia harus eilih strategi dega egguaka : i aks {a ij } Jika hasilya diperoleh suatu elee a kl diaa k strategi optial utuk peai P 1 da l adalah strategi optial utuk peai P 2 sehigga : a kl = aks i {a ij } = i aks {a ij } aka peraia dikataka epuyai titik keseibaga atau titik pelaa (sadle poit) Peraia Dega Strategi Capura (Mixed Strategy) Peraia yag diselesaika dega strategi capura adalah peraia yag tidak eiliki titik pelaa atau sadle poit tidak dicapai.

13 23 Oleh karea itu dala peraia yag diselesaika dega egguaka strategi capura, strategi dari setiap peai aka epuyai probabilitas yag eujukka proporsi waktu atau bayakya bagia yag diperluka utuk elakuka strategi tersebut. Dega deikia para peai aka eetuka proporsi waktu yag diperluka utuk eaika strategi baris bagi P 1 da strategi kolo bagi P 2. Misalka peai P 1 (pada tabel 2.1) eaika strategi X i (i = 1,2,3,...,) dega peluag a i di aa a i i=1 = 1. Dega cara yag saa peai P 2 eutuska utuk eaika strategi Y j (j= 1,2,3,...,) dega peluag b j di aa j =1 b j = 1, (a i da b j adalah probabilitas utuk strategi peai P 1 da P 2 ). Karea kedua peai harus eilih strategi terlebih dahulu utuk seua lagkah tapa egetahui strategi apa yag diaika oleh yag lai, aka peluag eaika salah satu strategi diaggap bebas ( Siagia P, 1987). Sehigga peroleha yag diharapka peai P 1, ditulis P.H, yaitu : P.H = j =1 a i i=1 b j a ij Utuk eperoleh [P.H] aksiu harus diabil keputusa : [a 1,a 2,..., a ] ax atau ditulis a = [a 1, a 2,..., a ], jadi P.H(P 1 ) = j =1 a i i=1 b j a ij Strategi a disebut Strategi Optial utuk peai P 1. Dega cara yag saa, strategi iiaks optial utuk peai P 2 yaitu b = [b 1, b 2,..., b ], sehigga : P.H(P 2 ) = j =1 a i i=1 b j a ij Bila peai P 1 eaika strategi aksii optial a = (a 1, a 2,..., a ), aka P.H(P 1 ) V da bila peai P 2 eaika strategi iiaks optial b =(b 1, b 2,..., b ), aka P.H(P 2 ) V.

14 24 Berdasarka keteraga di atas, dapat disipulka bahwa bila a da b adalah strategi optial utuk peai P 1 da peai P 2 aka : j =1 a i i=1 b j a ij V utuk setiap a i = a 1,a 2,..., a, da j =1 a i i=1 b j a ij V utuk setiap b j = b 1,b 2,..., b Bila peai P 1 da peai P 2, asig-asig eaika strategi optial, aka peai P 1 egharapka keeaga dega peroleha aksiu V da peai P 2 egharapaka kekalaha/kerugia iiu V Strategi Doiasi Strategi doiasi bergua utuk atriks pay off yag berukura besar. Atura doiasi dapat diterapka utuk eguragi ukura atriks sebelu aalisis terakhir utuk eetuka solusi optial. Karea utuk eyelesaika peraia yag eiliki atriks pay off berukura besar serig eerluka lagkah peyelesaia yag pajag da harus egguaka tekik yag berbeda. Oleh karea itu jika diteuka peraia dega atriks berukura besar, terlebih dahulu diterapka atura doiasi utuk eguragi atau eperkecil ukura atriks. Suatu strategi dala atriks peraia dikataka doia terhadap strategi laiya apabila eiliki ilai pay off yag lebih baik dari strategi laiya. Utuk peai P 1 (pada tabel 2.1) sebagi peai baris yag eerapka kriteria aksii yaitu eaksiuka keutuga yag iiu. Baris yag edoiasi baris lai adalah jika ilai-ilai pay off baris tersebut lebih besar dari ilai-ilai pay off baris laiya. Misalka ilai-ilai pay off baris X 2 X 1, aka X 2 dikataka edoiasi X 1 sehigga baris X 1 dapat dihilagka dari atriks peraia. Utuk peai P 2 sebagai peai kolo yag eerapka kriteria iiaks yaitu eiiuka kerugia yag aksiu. Jika utuk peai baris (P 1 ), baris yag dikeluarka dari atriks peraia adalah baris yag didoiasi, sebalikya

15 25 utuk peai kolo (P 2 ) kolo yag dikeluarka dari atriks peraia adalah kolo yag edoiasi. Misalka ilai-ilai pay off kolo Y 1 Y 2, kolo Y 1 dikataka edoiasi kolo Y 2, aka kolo yag dikeluarka dari atriks peraia adalah kolo Y Metode Progra Liier Teori peraia dega progra liier epuyai hubuga yag erat karea stiap betuk peraia dapat diyataka dala betuk progra liier da sebalikya setiap betuk progra liier dapat diyataka dala betuk teori peraia. Metode progra liier diguaka utuk eyelesaika peraia yag atriksya berukura besar (x ), di aa tidak diteuka titik pelaa (sadle poit) da atura dioiasi juga tidak dapat diguaka utuk guragi/eperkecil ukura atriks peraia. Progra liier eawarka etode peyelesaia yag lebih efisie yaitu dega etode siplex. Peyelesaia dega etode siplex dapat diperudah dega egguaka software QM (Quatitive Methods). Software ii bayak diguaka pada pecaria solusi optial dala operasi riset. Cara pegguaa software ii cukup udah dega easukka variabel-variabel yag aka diaksiuka atau diiiuka beserta kedala yg keudia dicari solusi optialya. Persoala teori peraia dala betuk progra liier dapat disajika dala betuk sebagai berikut : Misalka, peai I eilih strategi i dega peluag x i di aa x i 0 da i=1 x i = 1. Peroleha rata-rata peai I tergatug pada piliha peai II dala strategi capura yaitu : a i1 i=1 x i sesuai dega y 1 a i2 i=1 x i sesuai dega y 2 i=1 a i x i sesuai dega y

16 26 Strategi optial peai I adalah piliha yag sesuai dega harga aksii: Max {Mi( i=1 a i1 x i, i=1 a i2 x i,..., i=1 a i x i )} Dega cara yag saa, bila peai II eilih strategi ke j dega peluag y j di aa y j 0 da yag sesuai dega harga iiaks : j =1 y j = 1, aka strategi optial peai II adalah strategi Mi{Max( j =1 a 1j y j, j =1 a 2j y j,..., j =1 a j y j )} Maka utuk peai I betuk dari teori peraiaya jika diubah kedala betuk progra liier adalah sebagai berikut : Misalka : V = Mi( i=1 a i1 x i, i=1 a i2 x i,..., i=1 a i x i ) aka persaaa liierya ejadi : Meaksiuka Z = V Kedala : i=1 a i1 i=1 a i2 i=1 a i x i V x i V x i V i=1 x i = 1 di aa x i 0 utuk seua i = 1,2,3,..., da V = ilai peraia 0 Keudia seua kedala/batasa dibagi dega V da isalka : X i = x i V, i = 1,2,3,..., Karea Max V = Mi 1 V = Mi x i i=1, aka persaaa liierya ejadi : V

17 27 Meaksiuka Z = V Kedala : atau a i1 x i i=1 1 V a i2 x i i=1 1 V a i x i i=1 1 V x i i=1 V 1 V x i 0 Meiiuka Z = Mi 1 V = Mi Kedala : atau i=1 a i1 x i 1 i=1 a i2 x i 1 i=1 a i x i 1 x i 0 i = 1,2,3,..., x i i=1 = Mi x V i Meiiuka Z = x 1 + x x Kedala : a 11 x 1 + a 21 x a 1 x 1 a 12 x 1 + a 22 x a 2 x 1... a 1 x 1 + a 2 x a x 1 x i 0, i = 1,2,3,..., di aa Z = 1 V da X i = x i V Utuk peai II betuk persaaa liierya adalah sebagai berikut : Misalka :

18 28 Max( j =1 a 1j y j, j =1 a 2j y j,..., j =1 a j y j ) Maka persaaa liierya ejadi: Meiiuka Z = V Kedala: j =1 a 1j j =1 a 2j j =1 a j y j V y j V y j V j =1 y j = 1 diaa y j 0 utuk seua j =1,2,3,..., da V= ilai peraia, keudia di asusika V > 0 aka kedala dala persaaa liierya ejadi a ij yj j =1 0, i = 1,2,3,..., da V y j j =1 = 1 V V, isalka : Y j = y j V, j = 1,2,3,..., Karea Mi V = Max 1 V = Mi y j j =1, aka persaaa liierya ejadi: V Meaksiuka W = j =1 y j Kedala : a 11 y 1 + a 12 y a 1 y 1 a 21 y 1 + a 22 y a 2 y 1... a 1 y 1 + a 21 y a y 1 y j 0, utuk seua j = 1,2,3,..., di aa W = 1 V da Y j = y j V, j = 1,2,3,...,

19 29 Keudia diselesaika dega etode sipleks da peyelesaia solusi optial bagi peai I erupaka dual dari peyelesaia solusi optial peai II. 2.4 Metode Da Istrue Pegupula Data Dala setiap pelaksaaa peelitia,aka diperluka tekik utuk egupulka data yag diperluka. Metode pegupula data adalah cara-cara yag dapat diguaka oleh peeliti utuk egupulka data. Cotohya atara lai adalah ebagika agket (questioaire), elakuka wawacara (itrview), pegaata (observatio) da lai sebagaiya (Gre da Keste,2005). Sedagka yag diaksud dega istrue pegupula data adalah alat batu yag diguaka oleh peeliti dala kegiata pegupula data agar adata yag diperoleh sisteatis da udah. Cotoh dari istrue peelitia isalya, agket (questioaire), daftar cocok (check list), lebar pegaata (observatio sheet), da lai sebagaiya. Pada peelitia survey, pegguaa kuisioer erupaka hal yag sagat pokok. Tujua pokok pebuata kuisioer adalah utuk eperoleh iforasi yag releva dega tujua peelitia dega egisi pertayaa atau piliha yag diajuka kepada respode dega syarat pertayaa da piliha yag diajuka tersebut jelas da egarah kepada tujua peelitia. 2.5 Uji Validitas Uji validitas diguaka utuk egukur sah atau tidakya suatu kuisioer. Suatu kuisioer dikata valid jika pertayaa pada kuisioer apu utuk egugkapka sesuatu yag aka diukur oleh kuisioer tersebut (Ia Ghozali, 2005).

20 30 Misalya dala egukur keputusa pebelia suatu produk diukur dari epat idikator, setiap idikator berupa satu pertayaa. Utuk egukur variabel keputusa pebelia jawaba respode dikata valid jika ite-ite dala kuisioer apu egugkapka keputusa pebelia produk tersebut. Dala uji validitas dapat dilakuka dega egguaka SPSS 19 (Statistical Product ad Service Solutio) da dapat pula diguaka ruus korelasi product oet sebagai berikut (Sudjaa, 2005) : r = N XY ( X Y) N X 2 ( X) 2 [N Y ( Y) 2 ] Dega : r = tigkat validitas X = skor istrue A Y = skor Istrue B N = bayak objek (respode) Keputusa uji : r r tabel ite pertaya tersebut valid r r tabel ite pertayaa tersebut tidak valid Uji validitas dapat juga dilakuka dega elihat korelasi atara skor asigasig ite dala kuesioer dega total skor yag igi diukur yaitu egguaka Coefficiet Corelatio Pearso dala SPSS 19. Jika ilai sigifikasi (P Value)>0,05 aka tidak terjadi hubuga yag sigifika. Sedagka apabila ilai sigifikasi (P Value) < 0,05 aka terjadi hubuga yag sigifika. 2.6 Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah alat utuk egukur suatu kuesioer yag erupaka idikator dari variabel. Suatu kuesioer dikataka reliabel atau hadal jika jawaba seseorag

21 31 terhadap pertayaa adalah kosiste atau stabil dari waktu ke waktu (Ia Ghozali, 2005). Uji reliabilitas dilakuka dega egguaka software SPSS 19. Selai egguaka SPSS 19, uji reliabilitas dapat juga dilakuka dega egguaka alpha (α) crobach : r 11 = k k 1 1 σ 2 σ 2 da σ = X 2( X )2 dega : r 11 k = reliabilitas istrue = bayak butir pertayaa σ 2 = julah varia butir σ 2 N X = varia total = julah respode = ilai skor yag dipilih Dala peelitia ii isalya variabel keputusa pebelia diukur dari atribut-atribut yag dipetigka oleh asyarakat yag berupa pertayaa satu pertayaa tiap idikator. Utuk egukur variabel keputusa pebelia l jawaba respode dikataka reliabel jika asig-asig pertayaa dijawab secara kosiste. Karea asig-asig pertayaa hedak egukur hal yag saa, yaitu keputusa pebelia suatu produk bagi kosue. Tigkat reliabilitas suatu kostruk dapat dilihat dari hasil uji statistik Crobach Alpha. Suatu kostruk dikataka reliabel jika eberika ilai Crobach Alpha > Aplikasi Koputer (Progra Quatitative Methods) Peyelesaia progra liier dega aplikasi koputer QM (Quatitative Methods) ebutuhka peulisa progra liier sesuai dega odelya. Aplikasi koputer ii berfugsi utuk eperudah dala ecari solusi optilal dala progra

22 32 liier. Lagkah-lagkah peecaha progra liier dega egguaka Quatitative Methods adalah sebagai berikut : 1. Lagkah pertaa yag dilakuka adalah dega egisi julah variabel kedala (uber of costrait), keudia egisi agkaagka pada variabel (uber of variabel) yag telah diodelka pada persaaa liier tersebut. 2. Keudia isi fugsi tujua dega eilih eaksiuka fugsi tujua (Maxiu) atau eiiuka (Miiu). 3. Setelah odel persaaa telah ditetuka, aka pilih eu Solve Proble utuk edapatka iterasi-iterasi utuk edapatka ilai optial. Iterasi-iterasi tersebut telah berisi seua variabel yag asuk dala baris serta variabel yag keluar basis serta diperoleh ilai optial.

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Jural Matriks, ol. 1, No. 2, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug

Lebih terperinci

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Jural Matriks, ol. 1, No. 1, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI 5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah

Lebih terperinci

Bab II Tinjauan Pustaka

Bab II Tinjauan Pustaka Bab II Tiaua Pustaka II. Persaaa Alira Air Taah II.. Huku Darcy Huku Darcy euuka hubuga atara flux, gradie tekaa, da koduktivitas hidrolik, yag tergatug pada edia berpori da air (Spliz da Moreo,996). Perhituga

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi) Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Progra tujua gada Progra tujua gada erupaka variasi khusus dari progra liear. Aalisisya bertujua utuk eiiuka jarak atara atau deviasi deviasi terhadap tujua atau sasara yag telah

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori 4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut

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

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization)

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization) Prosidig Seirata FMIP Uiversitas Lapug, Optiisasi Terpadu Persoala Ivetori da Persoala Trasfortasi dega Metode ITIO ( Ivetory Trasfortatio Itegrated Optiizatio) T.P.Nababa, Sukato, Karida Puspita N Jurusa

Lebih terperinci

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven)

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven) Bab 3 Perbaika Baga Kedali Pergeraka Data Data Drive) 3.1 Pedahulua Baga kedali klasik utuk eoitorig rataa didasarka pada asusi keorala. Ketika syarat keorala tidak dipeuhi, baga kedali klasik ii tidak

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

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

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka. MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl

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

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih 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 III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Peelitia Metodologi peelitia ii merupaka cara yag diguaka utuk memecahka masalah dega lagkah-lagkah yag aka ditempuh harus releva dega masalah yag telah dirumuska.

Lebih terperinci

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

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

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN 2085-7829 Proses Optiasi Masalah Peugasa Oe-Objectiveda Two-Objective Megguaka Metode Hugaria (Studi Kasus : Usaha Kerajia Rota Toko Rota Sejati Saarida

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

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

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

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua

Lebih terperinci

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X Prosidig Seiar Nasioal Maajee Tekologi IV Progra Studi MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X 1 Dely, 2 Bobby Oedy P. Soepagkat, 2 Nurhadi Siswato 1

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

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

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua

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

LEMBAR KERJA SISWA 5

LEMBAR KERJA SISWA 5 94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga

Lebih terperinci

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (203) -6 Peerapa Fuzzy Aalytical Network Process Dala Meetuka Prioritas Peeliharaa Jala Mais Oktavia, I Gusti Ngurah Rai Usadha Jurusa Mateatika, Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

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

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

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

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

PENGGUNAAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKAN MODEL GENOTIP KETURUNAN YANG TERTAUT KROMOSOM X

PENGGUNAAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKAN MODEL GENOTIP KETURUNAN YANG TERTAUT KROMOSOM X Jural Maajee Ioratika da Tekik Koputer Volue, Noor, pril PENGGUNN NILI EIGEN DN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKN MODEL GENOTIP KETURUNN YNG TERTUT KROMOSOM X Havid Syawa *, Nurwati Jurusa Maajee Ioratika,

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

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

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

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika

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

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 III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

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 III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat 38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

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

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma

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 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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

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

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

Rara Muti'a et al., Pengembangan Perangkat Pembelajaran...

Rara Muti'a et al., Pengembangan Perangkat Pembelajaran... Rara Muti'a et al., Pegebaga Peragkat Pebelajara... 1 PENGEMBANGAN PERANGKAT PEMBELAJARAN MATEMATIKA BERBASIS KARAKTER KREATIF DENGAN PENDEKATAN SAINTIFIK PADA SUB POKOK BAHASAN PERSEGI PANJANG DAN PERSEGI

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 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

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

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 METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Metodologi peelitia berasal dari kata metode yag artiya cara yag tepat utuk melakuka sesuatu, da logos yag artiya ilmu atau pegetahua. Jadi metodologi artiya cara melakuka sesuatu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

Lebih 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

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

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 Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

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

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

Pendahuluan. Tujuan MODUL

Pendahuluan. Tujuan MODUL DATABASE Etity Relasiosip Diagra Satrio Agug W, Ari Kusyati da Mahedra Data Tekik Iforatika, Fakultas Tekik, Uiversitas Brawijaya, Eail : iforatika@ub.ac.id Pedahulua Etity Relasioalship Diagra adalah

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

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

BabXIVAnalisaVariance

BabXIVAnalisaVariance --- BabXIVAalisaVariace KAT A KUNCI aalisa variace suatu etode utuk eguji hipotesis bahwa beberapa kelopok yag berbeda seuaya epuyai rata-rata yag sara. tabel ANOVA suatu tabel yag eragku hasil dari perhituga

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

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

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) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia BAB IV METODE PENELITIAN Peelitia ii dilaksaaka di idustri tahu Djadi Sari Kayumais, Bogor Jawa Barat. Peetua lokasi peelitia ii dilakuka secara purposive (segaja). Lokasi

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 IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia sikap kosume terhadap kopi ista Kopiko Brow Coffee ii dilakuka di Wilaah Depok. Pemiliha dilakuka secara segaja (Purposive) dega pertimbaga

Lebih terperinci