PERANGKAT LUNAK UNTUK ANALISIS GAYA GELOMBANG DI LABORATORIUM LINGKUNGAN DAN ENERGI LAUT, JURUSAN TEKNIK KELAUTAN, FTK-ITS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERANGKAT LUNAK UNTUK ANALISIS GAYA GELOMBANG DI LABORATORIUM LINGKUNGAN DAN ENERGI LAUT, JURUSAN TEKNIK KELAUTAN, FTK-ITS"

Transkripsi

1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (013) PERANGKAT LUNAK UNTUK ANALISIS GAYA GELOMBANG DI LABORATORIUM LINGKUNGAN DAN ENERGI LAUT, JURUSAN TEKNIK KELAUTAN, FTK-ITS Fed Hdayat, Haryo D. Armoo, da Mahmud Musta Tekk Kelauta, Fakultas Tekolog Kelauta, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm, Surabaya E-mal: armoo@oe.ts.ac.d Abstrak Laboratorum Lgkuga da Eerg Laut, Jurusa Tekk Kelauta, FTK-ITS serg dguaka utuk peguja. Salah satuya meguj gaya moorg pada floatg breakwater. Hal tersebut mejad salah satu alasa utuk membuat suatu peragkat luak dalam membatu dalam proses aalss gaya moorg tersebut. Peragkat luak yag dbuat berfugs utuk membatu proses kalbras sesor load cell LUB-B 5 to 50 KB da melakuka aalss gaya gelombag. Metode yag dguaka dalam peelta adalah dega megguaka regres ler, korelas ler, perhtuga vara, stadar devas, da hukum Newto yag kemuda dsusu dega megguaka Mcrosoft Vsual Studo 008. Peyusua peragkat luak yag berama FORYS memlk tampla atarmuka peggua yag mudah dalam pemakaa. Peragkat luak yag telah dbuat juga bersfat portable sehgga bsa dguaka d berbaga komputer atau laptop. Hasl peguja yag telah dlakuka meghaslka bahwa semak besar gaya gelombag yag terjad, maka semak besar pula tegaga yag terjad pada tal. T Kata Kuc peragkat luak, regres, moorg, gaya I. PENDAHULUAN ahap perecaaa merupaka tahap awal dar kostruks sebuah struktur. Salah satu baga petg dar tahap adalah tahap peguja dar desa kostruks awal. Pada desa awal, perhtuga telah dlakuka utuk medapatka beberapa parameter pada struktur sepert dmes, beba, da respo struktur yag terjad. Kemuda parameter-parameter yag telah dhaslka, dlakuka peguja fsk dega memaka sebuah model. Sebuah model sedr merupaka represetas dar sstem fsk yag dapat dguaka utuk mempredks perlaku sstem dalam beberapa hal yag dgka [1]. Hal lah yag pada akhrya dapat meetuka dmes da aspek yag optmal dar bagua tersebut. Pada proses peguja tdak lepas dar sstem peralata yag dguaka utuk meguj model struktur tersebut, bak berupa peragkat keras maupu peragkat luak. Peragkat luak dguaka dalam proses peguja sebaga peragkat pe-geerate put atau kods lgkuga, perekam data, da pemroses output ataupu dguaka sebaga valdas la put yag d-geerate dalam peguja. Sedagka peragkat keras dguaka sebaga fugs motork yag mewujudka pertah dar peragkat luak yag meghaslka put kods lgkuga maupu yag berfugs sebaga merekam output yag terjad. Hasl yag output yag drekam sagatlah petg pada tahap karea hasl mejad pertmbaga lajut apakah struktur tersebut sap dbagu (memeuh syarat da stadar yag berlaku) ataukah tdak. Oleh karea tu, kods kedua peragkat tersebut harus optmal sehgga hasl la yag ddapatka harus tepat atau palg tdak, mempuya la error yag mash dperbolehka. Melhat petgya peguja fsk yag dlakuka, fasltas kolam uj gelombag Laboratorum Lgkuga da Eerg Laut, Jurusa Tekk Kelauta, FTK- ITS, serg dguaka utuk peguja fsk, bak oleh mahasswa yag melakuka peelta tugas akhr maupu dose yag meguj struktur yag mereka desa atau yag aka dmplemetaska d suatu daerah. Struktur yag duj d kolam uj basaya berupa breakwater bak submerged maupu floatg. Laboratorum tersebut telah memlk peragkat keras berupa kolam uj dega berbaga kelegkapaya da seperagkat komputer sebaga kotrol operas kolam uj. Namu d laboratorum tersebut belum memlk peragkat luak yag tertegras secara meyeluruh megea proses kalbras sesor tegaga tal da pegambla data sekalgus aalss data hasl peguja. A. Peragkat Uj Fsk II. URAIAN PENELITIAN Pada peelta, peragkat yag hedak dpaka adalah sesor load cell LUB-B 5 to 50 KB (Gambar 1). Sesor merupaka sesor yag dapat dguaka megukur gaya. Salah satu betuk mplemetasya adalah dguaka dalam peelta megea moorg floatg breakwater. Sesor mampu dber beba maksmum 5 kg da dapat merekam sebayak 10 data rekama selama 1 detk. Pada Gambar merupaka gambar ragkaa peguat da Aalog To Dgtal Coverter (ADC). Ragkaa berfugs utuk meguatka tegaga (voltase) yag dhaska sesor. Tegaga yag dbaca meghaslka data aalog yag kemuda dubah oleh ragkaa ADC mejad data dgtal. Pada Gambar 3 merupaka peragkat luak AKUISISI DATA QCM. Peragkat luak berfugs memproses kodekode dgtal yag dhaslka oleh ragkaa ADC kemuda dtamplka secara vsual melalu komputer atau laptop. Tampla vsual tersebut berupa grafk voltase yag bergerak terus secara real tme. Data tampla vsual tersebut dapat

2 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (013) 1-6 dsmpa dalam betuk fle otepad.txt. Fle otepad lah yag aka dguaka dalam membuat peragkat luak utuk megkalbras sesor tersebut sebelum dguaka pada percobaa. Gambar 1 Sesor load cell LUB-B 5 to 50 KB B. Vara da Stadar Devas Vara adalah rata-rata htug devas kuadrat setap data terhadap rata-rata htugya. Dalam peelta megguaka vara sampel, d maa vara sampel adalah devas kuadrat dar setap data rata-rata htug terhadap semua data dalam sampel. Fugsya utuk megetahu tgkat peyebara atau varas data. Stadar devas adalah akar kuadrat dar vara da meujukka stadar peympaga data terhadap la rata-rataya. Sebuah stadar devas yag berla redah meujukka bahwa ttk data cederug sagat dekat dega rata-rata. Sedagka stadar devas yag tgg meujukka bahwa data yag tersebar d berbaga macam la. Adapu utuk meghtug la vara da stadar devas adalah sebaga berkut. x x x x 1 s 1 s dega: s = Vara sampel s = Stadar devas x = Data ke- x = Mea data = Bayakya data 1 1 (1) Gambar Ragkaa peguat da ADC Gambar 3 Peragkat luak AKUISISI DATA QCM C. Regres Ler Regres adalah stud tetag ketergatuga []. Regres merupaka suatu alat ukur yag juga dapat dguaka utuk megukur ada atau tdakya korelas atarvarabel. Jka kta memlk dua buah varabel atau lebh, maka sudah selayakya kta mempelajar bagamaa varabel-varabel tu berhubuga atau dapat dramalka. Aalss regres mempelajar hubuga yag dperoleh, dyataka dalam persamaa matematka yag meyataka hubuga fugsoal atara varabel-varabel. Meurut rujuka [3] medefska aalss regres sebaga kaja terhadap hubuga satu varabel yag dsebut sebaga varabel yag dteragka (the explaed varabel) dega satu atau dua varabel yag meeragka (the explaatory) atau varabel pertama dsebut juga sebaga varabel terkat da varabel kedua dsebut juga sebaga varabel bebas. Jka varabel bebas lebh dar satu, maka aalss regres dsebut regres lear bergada. Dsebut bergada karea pegaruh beberapa varabel bebas aka dkeaka kepada varabel tergatug. Gars yag meujukka hubuga tersebut dsebut gars regres. Pada peelta haya terdapat satu varabel bebas da satu varabel terkat, yak massa da voltase. Persamaa aalss regres drepresetaska dalam persamaa sebaga berkut. y ax b () b x y x x 1 1 x y (3)

3 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (013) y x 1 1 a y bx a b dega: = Bayak data pasaga y = Varabel terkat y ke- x = Varabel bebas x ke- y = Varabel terkat x = Varabel bebas a = Grade regres D. Korelas Ler Korelas merupaka stlah yag dguaka utuk megukur kekuata hubuga atarvarabel. Aalss korelas adalah cara utuk megetahu ada atau tdak adaya hubuga tersebut. Korelas yag terjad atara dua varabel adalah sebaga berkut. Korelas postf, jka R > 0 Korelas egatf, jka R < 0 Tdak ada korelas, jka R = 0 Korelas sempura, jka R = 1 atau R = 1 Nla R dapat dtetuka dega megguaka persamaa sebaga berkut. x y x y R (5) x x 1 1 dega: = Bayak data pasaga y = Varabel terkat y ke- x = Varabel bebas x ke- R = Korelas ler E. Hukum Newto 1 y 1 Pada hukum I Newto dsebutka bahwa jka resulta gaya yag bekerja pada beda sama dega ol, maka beda yag dam aka tetap dam atau beda yag yag bergerak lurus beratura aka tetap bergerak lurus beratura. Secara matemats dapat dtulska: y F 0 (6) Hukum I Newto dguaka dalam megaalss proses pegkalbrasa sesor tegaga yag aka dpaka. Adapu gaya-gaya yag bekerja pada sesor tersebut dapat dgambarka sebaga berkut. Gambar 4 Gaya-gaya yag bekerja pada sesor (4) Berdasarka hukum I Newto, gaya-gaya yag bekerja pada sesor tersebut dapat duraka sebaga berkut. F 0 T w 0 T w mg (7) dega: T = Tegaga tal (N) w = Gaya berat (N) m = Massa beda (kg) g = Percepata gravtas (ms ) F. Pemodela Fsk Pemodela fsk dapat dkataka sebaga percobaa yag dlakuka dega membuat betuk model yag sama dega prototpeya atau megguaka model yag lebh kecl dega kesebagua atau kesamaaa yag cukup memada. Pemodela fsk dlakuka apabla feomea dar permasalaha yag ada pada prototpe sult utuk dperoleh karea berbaga keterbatasa. Keutuga pegguaa pemodela fsk adalah model fsk megtegraska semua persamaa pembagkt suatu proses tapa adaya peyederhaaa asums, meyedaka data yag akurat, tetap basaya membutuhka baya yag tgg da memuat varabel alam yag dapat meyebabka kesulta dalam terpretas data. Agar feomea-feomea yag terjad d prototpe dapat dmodelka dega bak, maka harus dpeuh krtera kesebagua yag melput sebagu geometrk (geometrc smlarty), sebagu kematk (kematc smlarty), da sebagu damk (damc smlarty). G. Pemrograma Mcrosoft Vsual Studo 008 Program komputer adalah ragkaa kata pertah yag telah dmegert oleh komputer utuk dkerjakaya [4]. Katakata pertah tersebut membetuk suatu bahasa yag dsebut dega bahasa pemrograma. Utuk membuat peragkat luak sesua dega peelta dbutuhka suatu program. Program tersebut adalah Mcrosoft Vsual Studo 008. Meurut rujuka [5], Mcrosoft Vsual Studo merupaka sebuah peragkat luak legkap (sute) yag dapat dguaka utuk melakuka pegembaga aplkas, bak tu aplkas bss, aplkas persoal, ataupu kompoe aplkasya, dalam betuk cosole, aplkas Wdows, ataupu aplkas Web. Sebelum membuat suatu peragkat luak dperluka suatu algortma pemrograma terlebh dahulu. Algortma pemrograma adalah lagkah-lagkah logs peyelesaa masalah yag dsusu secara sstemats dalam suatu bahasa pemrograma [6]. Hal-hal yag perlu dperhatka dalam membuat algortma pemrograma adalah: 1. Algortma mempuya awal da akhr.. Setap lagkah harus ddefska dega tepat sehgga tdak memlk art gada (ambgu). 3. Memlk masuka (put) atau kods awal. 4. Memlk keluara (output) atau kods akhr. 5. Algortma harus efektf, bla dguaka bear-bear meyelesaka persoala. Dalam peulsa algortma bsa berupa uraa kalmat deskrptf (aras) atau bsa juga dekspreska dalam betuk dagram alr.

4 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (013) Setelah meyusu algortma, lagkah selajutya yag harus dlakuka dalam melakuka suatu pemrograma adalah membuat pseudo-code. Pseudo-code adalah sekumpula deklaras yag dsusu secara sstemats berdasarka algortma pemrograma yag telah dbuat. Pseudo-code juga dkeal dega sebuta lstg program. Deklaras yag dmaksud berupa bahasa pemrograma yag dguaka utuk membuat peragkat luak sesua dega peelta. Dalam hal bahasa pemrograma yag dpaka adalah bahasa pemrograma yag terdapat d Mcrosoft Vsual Studo 008. III. METODOLOGI PENELITIAN Dalam melakuka peelta dmula dega melakuka stud lapaga da stud lteratur kemuda melakuka pegambla data percobaa utuk detfkas output. Setelah medapatka data, meyusu peragkat luak utuk megalbras data tersebut. Data yag telah dkalbras kemuda daalss da dbahas. Peelta dakhr dega meark kesmpula da membuat lapora dar seluruh proses yag telah dlakuka. Adapu dagram alr proses dar awal hgga akhr peelta dapat dlhat pada Gambar 5. MULAI Stud lapaga da stud lteratur Pegambla data percobaa utuk detfkas output Peyusua peragkat luak utuk kalbras data Aalss data da pembahasa Kesmpula Pembuata lapora SELESAI Gambar 5 Dagram alr metodolog peelta IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Peragkat luak dbuat dega megguaka program Mcrosoft Vsual Studo 008 (Vsual Basc). Pegguaa Vsual Basc (VB) dega mempertmbagka kemudaha peulsa persamaa da logka yag dguaka da dperluka. Sela tu, VB memag dracag utuk mempermudah pegolaha ataupu perhtuga secara matemats dalam berbaga bdag lmu. Nama dar peragkat luak adalah FORYS. Nama tersebut dambl sgkata dar Force Aalyss. A. Algortma Pemrograma Peragkat Luak FORYS Dalam membuat peragkat luak dperluka suatu algortma pemrograma yag dsusu sebaga berkut. 1. Medefska la x da y Terdapat data percobaa berupa otepad.txt yag berska data voltase hasl pembacaa sesor yag dber massa. Data dhaslka oleh peragkat luak AKUISISI DATA QCM. Data dhaslka sebayak beba yag dujka ke sesor. Nla x ddefska sebaga massa yag dujka ke sesor. Nla y ddefska sebaga rata-rata voltase selama 1 met (600 data). Dapat dlhat juga pada Tabel 1. Tabel 1 Pegamata hubuga atara massa beda (x) dega rata-rata voltase (y) Percobaa Ke- Massa Beda (x) Rata-Rata Voltase (y) , , , , , , , , , , , , ,174. Meghtug vara (s ), stadar devas (s), persamaa regres ler (y) da korelas ler (R) Meghtug vara da stadar devas dar data y sesua rujuka (1). Dar data x da y yag sudah dmlk, kemuda dhtug persamaa regres lerya da la korelas lerya sesua rujuka (), (3), (4), da (5). 3. Meghtug la x dar peguja data gelombag Persamaa regres ler yag sudah ddapat, dguaka utuk meetuka la x dar put la y yag dperoleh dar peguja gelombag. 4. Meghtug gaya Setelah medapatka la x, maka dapat dapat dhtug besarya gaya yag terjad dega megguaka rujuka (7). Juga meetuka besarya F 10, F 50, da F 1/3 utuk keperlua aalss gaya gelombag. 5. Reset data Meghapus data lama yag mash tersmpa d database kemuda megatur ulag semua data dega data baru sesua po 1-4 d atas.

5 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (013) MULAI Pegambla data percobaa utuk detfkas output Medefska la massa (x) da voltase (y) Htug vara (s ), stadar devas (s), persamaa regres ler (y), da korelas ler (R) Tdak Pegambla data percobaa utuk proses aalss gaya gelombag Htug data percobaa dega persamaa regres yag telah dsmpa Meghaslka aalss gaya yag dbutuhka Tdak Rujuka (9) merupaka korelas ler yag laya medekat 1 (R = 0,934). Hal berart atara massa dega voltase mempuya hubuga (berkorelas). Dlhat dar persamaa regresya (rujuka (8)) mempuya grade berla postf sehgga dapat dgambarka berupa grafk yag terbetuk mrg ke kaa. Hal berart atara massa dega voltase berbadg lurus. Rujuka (8) at aka dguaka utuk meghtug tegaga tal yag terjad pada saat dujka d laboratorum. Mekasme perhtuga tegaga tal dapat dlhat sebaga berkut. 1. Sesor, ragkaa peguat da ADC dragka mejad satu d atas wave tak sebagamaa Gambar 8. Cek R» 1 Atau R» 1? Reset data? Ya Ya Smpa persamaa regres SELESAI Gambar 6 Dagram alr algortma pemrograma peragkat luak FORYS B. Lstg Program Peragkat Luak FORYS Pada program VB mempuya kelebha dapat mejalaka lstg program tapa harus memperhatka urutaya. Sela tu, VB juga bsa megguaka sstem database sebaga lemar semetara dalam hal peympaa da perhtuga data. Hal sagat membatu utuk membuat FORYS. Dalam pembuataya, terdapat 6 baga (Gambar 7) yag terdr atas: 1. Form 1.vb [Desg]. Form.vb [Desg] 3. CrystalReport1.rpt 4. Database1DataSet.xsd 5. Form 1.vb 6. Form.vb C. Sstem Kerja Peragkat Luak FORYS Dar data pada tabel 7, ddefska x sebaga massa da y sebaga voltase, sehgga dapat dperoleh regres ler da korelas lerya sebaga berkut. Gambar 7 Grafk korelas massa dega voltase y 0,1567x 0,87 (8) R 0,879 R 0,934 (9) Gambar 8 Kofguras model pada wave tak. Setelah semua peralata telah dragka, maka gelombag dbagktka. Gelombag yag dbagktka aka megea tal pada kofguras model. Tal yag terkea gelombag aka meegag da kemuda aka drekam besarya voltase oleh sesor. Data voltase (y) yag terekam kemuda dhtug massaya (x) dega megguaka rujuak (8). Data massa yag sudah dperoleh dapat dguaka utuk meghtug tegaga tal yag terjad akbat gaya gelombag. Utuk meghtug tegaga tal dapat megguaka rujuka (7). Tegaga tal yag terjad juga merupaka gaya gelombag yag terjad. Artya, besar tegaga yag terjad pada tal juga merupaka besar gaya gelombag yag terjad. Karea hubuga atara massa dega voltase berbadg lurus, maka semak besar gaya gelombag yag terjad, semak besar pula tegaga yag terjad pada tal. Perhtuga-perhtuga d atas tetuya sudah dapat dlakuka dega megguaka peragkat luak FORYS. Gaya gelombag yag ddapatka kemuda bsa daplkaska utuk peelta tetag moorg floatg breakwater maupu peelta la. Gaya yag terjad pada prototpe aka sama dega gaya yag terjad pada model apabla model da prototpe sebagu geometrk da kematk serta perbadga gaya-gaya yag bersagkuta pada model da prototpe utuk seluruh pegalra adalah sama da bekerja pada arah yag sama. Secara umum, lagkah pemrosesa data mula dar awal hgga akhr dapat dlhat pada Gambar 9.

6 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (013) MULAI Iput data dar pembacaa sesor ke ragkaa ADC Dproses dega AKUISISI DATA QCM Meghaslka data voltase (*.txt) Dproses dega FORYS Meghaslka data gaya gelombag SELESAI Gambar 9 Dagram alr lagkah pemrosesa data V. KESIMPULAN/RINGKASAN Setelah melakuka aalss da pembahasa dar peragkat luak yag dbuat dega Mcrosoft Vsual Studo 008, maka ddapatka kesmpula sebaga berkut. 1. Peragkat luak FORYS dapat dguaka utuk megkalbras sesor load cell LUB-B 5 to 50 KB yag terdapat d Laboratorum Eerg da Lgkuga Laut, Jurusa Tekk Kelauta, FTK-ITS.. Peragkat luak FORYS bersfat portable sehgga bsa dguaka d berbaga komputer atau laptop dega spesfkas sebaga berkut. a. Sudah ter-stall Mcrosoft.NET Framework 3.5 Servce Pack 1, Wdows Istaller Redstrbutables 4.5, Mcrosoft SQL Server 008, da Plug-I Crystal Reports Mcrosoft Vsual Studo 008. b. Letak peragkat luak harus berada d path C:\ c. Data output dar AKUISISI DATA QCM berupa fle otepad.txt harus dletakka d path D:\ da fle tersebut harus d-reame dega format agka sesua besarya massa yag duj. Msalka peguja dega massa 700 g, maka peamaa fle otepad tersebut adalah 700 (tapa tada petk). d. Pastka pegatura bahasa da regoal berada pada format Eglsh (Iteratoal) atau Eglsh (Uted States). 3. Semak besar gaya gelombag yag terjad, maka semak besar pula tegaga yag terjad pada tal. 1. Peragkat luak FORYS mash dapat dkembagka dega aalss la, khususya yag berhubuga pembacaa data da aalss peguja yag serg dlakuka d Laboratorum Lgkuga da Eerg Laut, Jurusa Tekk Kelauta, FTK-ITS.. Pada peelta belum sempat dlakuka pegambla data gelombag karea wave tak mash dalam perbaka, sehgga peguja berupa pegambla data gelombag pada wave tak perlu dlakuka utuk megetahu berapa la past gaya gelombag yag terjad. Perhtuga bsa dlakuka dega peragkat luak FORYS. UCAPAN TERIMA KASIH Peuls megucapka terma kash kepada Bapak Haryo Dwto Armoo, S.T., M.Eg., Ph.D. da Bapak Drs. Mahmud Musta, M.Sc., Ph.D. selaku dose pembmbg atas araha da bmbgaya. Terma kash kepada seluruh phak yag telah membatu bak secara lagsug maupu tdak lagsug dalam peelta. DAFTAR PUSTAKA [1] Muso, B. R., 009. Fudametals of Flud Mechacs 6th Edto. Dever: Uversty of Colorado Boulder [] Wesberg, Saford Apled Lear Regresso. New Jersey: Joh Wley & Sos Ic. [3] Gujarat, Damodar Dasar-Dasar Ekoometrka. Jakarta: Erlagga [4] Wahyud, Bambag Mater Kulah: ALGORITMA PEMROGRAMAN [5] Artkel o-persoal. 06 Aprl 013. Mcrosoft Vsual Studo. Wkpeda: Dakses 15 Me 013 [6] R, Da Palup Mater Kulah: ALGORITMA, PEMROGRAMAN DAN BAGAN ALIR Dar beberapa pegamata da aalss yag dlakuka, maka sara yag bsa dberka adalah:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

Perangkat Lunak untuk Analisis Gaya Gelombang di Laboratorium Lingkungan dan Energi Laut, Jurusan Teknik Kelautan, Ftk-Its

Perangkat Lunak untuk Analisis Gaya Gelombang di Laboratorium Lingkungan dan Energi Laut, Jurusan Teknik Kelautan, Ftk-Its JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) G-203 Perangkat Lunak untuk Analisis Gaya Gelombang di Laboratorium Lingkungan dan Energi Laut, Jurusan Teknik Kelautan, Ftk-Its

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Tempat Da Waktu Peelta 3.. Tempat peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 5 d kota Gorotalo 3.. Waktu peelta Peelta dlaksaaka sejak bula oktober hgga bula desember, yag melput

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

UJIAN TUGAS AKHIR P3 (MO )

UJIAN TUGAS AKHIR P3 (MO ) UJIAN TUGAS AKHIR P3 (MO 091336) PERANGKAT LUNAK UNTUK ANALISIS GAYA GELOMBANG DI LABORATORIUM LINGKUNGAN DAN ENERGI LAUT, JURUSAN TEKNIK KELAUTAN, FTK-ITS Oleh: Fendi Hidayat (4308100010) Jurusan Teknik

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang 37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 11 Latar Belakag Peelta yag dlakuka oleh Va der Pol pada sebuah tabug trode tertutup, yatu sebuah alat yag dguaka utuk megedalka arus lstrk dalam suatu srkut pada trasmtter da recever meghaslka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup: PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta sagat dperluka dalam sebuah peelta utuk memaham suatu objek peelta da utuk medapatka sejumlah formas tetag masalah pokok yag aka dpecahka. Ada

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya

Lebih terperinci

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,

Lebih terperinci

Orbit Fraktal Himpunan Julia

Orbit Fraktal Himpunan Julia Vol. 3, No., 6-7, Jauar 7 Orbt Fraktal Hmpua Jula Ad Kresa Jaya, Nswar Alasa Abstrak Makalah membahas kumpula ttk-ttk yag berada dalam daerah hmpua Jula d ruag kompleks da memperlhatka sebuah algortma

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. . Berdasarkan sample acak, persamaan regresi populasi (1) akan ditaksir, ini dilakukan dengan jalan menaksir parameter-parameter 1

ANALISIS REGRESI. . Berdasarkan sample acak, persamaan regresi populasi (1) akan ditaksir, ini dilakukan dengan jalan menaksir parameter-parameter 1 ANALII REGREI. PENDAHULUAN Jka kta memlk data yag terdr atas dua atau lebh varabel, adalah sewajarya utuk suatu cara bagamaa varabel-varabel tersebut berhubuga. Hubuga yag dperoleh pada umumya dyataka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha

Lebih terperinci

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,

Lebih terperinci