JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahun 2016 ISSN X

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahun 2016 ISSN X"

Transkripsi

1 Pegukura Kualtas Webste Bada Kepegawaa Negara Kator Regoal II Dega Megguaka Metode WebQual 4.0. Flemo Edw Haraja 1) Patjawat Sudarmagtyas 2) Marya Mujayaa Program Stud/Jurusa Sstem Iformas Isttut Bss da Iformatka Stkom Surabaya Jl. Raya Kedug Baruk 98 Surabaya, Emal : 1) @stkom.edu, 2) Patja@stkom.edu, 3) Aa@stkom.edu Abstract: Bada Kepegawaa Negara (BKN) Kator Regoal II adalah ut orgasas pemertaha. Utuk meujag pelaksaaa tugas pokok tersebut BKN KaReg II megguaka sstem formas dalam betuk webste. Aka tetap mat pegujug webste BKN KaReg II sagat kurag dar harapa, dapat dlhat sampa dega taggal 11 februar 2016 dega rata-rata 150 kujuga per mggu. Hal tdak sesua dega target kepala seks pemafaata tekolog formas BKN KaReg II dega target sebayak 350 kujuga per mggu. Phak BKN KaReg II belum perah melakuka evaluas terhadap webste yag dmlk dalam seg kualtas. Proses evaluas megguaka metode WebQual 4.0 utuk pegukura kualtas webste BKN KaReg II. Varabel yag dguaka dalam peelta adalah Usablty Qualty, Iformato Qualty, Iteracto Qualty, da varabel Webste Qualty. Populas yag dguaka adalah pegawa BKN KaReg II da Dsaker dega sampel yg dguaka sebayak 161 respode. Hasl dar peelta meujukka varabel Usablty Qualty memlk pegaruh yag lebh besar dbadgka dega varabel Iformato Qualty da varabel Iteracto Qualty dega la t htug sebesar 3,241. Rekomedas yag dhaslka dalam peelta adalah BKN KaReg II lebh megkatka webste dalam seg keguaa (usablty), agar medapatka kualtas webste yag lebh bak. Kata kuc : WebQual 4.0, Kualtas, Usablty Qualty, Iformato Qualty, Iteracto Qualty, Webste Qualty. Bada Kepegawaa Negara (BKN) Kator Regoal II adalah ut orgasas pemertaha. Utuk meujag pelaksaaa tugas pokok tersebut BKN KaReg II megguaka sstem formas dalam betuk webste. Aka tetap mat pegujug webste BKN KaReg II sagat kurag dar yag dharapaka, dapat dlhat sampa dega taggal 11 februar 2016 dega rata-rata 150 kujuga per mggu. Hal sagatlah jauh dar yag dharapka phak BKN KaReg II yag memlk target sebayak 350 kujuga per mggu. Phak BKN KaReg II belum perah melakuka evaluas terhadap webste yag dmlk dalam seg kualtas. Berdasarka fakta tersebut BKN KaReg II membutuhka evaluas terhadap kualtas webste yag dmlk utuk megetahu peyebab dar kuragya mat pegujug webste terhadap webste Dar hal tersebut, maka perlu dlakuka sebuah evaluas terhadap webste utuk megetahu peyebab dar kuragya mat pegujug terhadap webste Utuk megetahu seberapa besar kualtas webste megguaka metode WebQual 4.0 utuk megujya. Berdasarka pada latar belakag d atas, maka dapat drumuska masalah pada peelta yatu bagamaa melakuka pegukura kualtas webste Bada Kepegawaa Negara Kator Regoal II dega megguaka metode WebQual 4.0. dega tujua meghaslka rekomedas kepada BKN KaReg II utuk dapat megkatka kualtas dar webste yag dmlk. Stuart Bares & Rchard Vdge megemukaka bahwa WebQual merupaka salah satu metode megukur kualtas webste berdasarka pelaa dar peggua akhr. Sajaya (2012) juga megemukaka bahwa WebQual berdasar pada kosep Qualty Fucto Deploymet (QFD) yatu suatu proses yag berdasar pada voce of customer JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 1

2 dalam pegembaga da mplemetas suatu produk atau jasa. Dar kosep QFD tersebut, WebQual dsusu berdasar pada pelaa peggua akhr terhadap kualtas webste. Berdasarka pada teor WebQual, terdapat tga dmes yag mecakup dar kualtas webste, atara la dmes kemudaha pegguaa (Usablty Qualty), dmes kualtas formas (Iformato Qualty), da kualtas teraks (Iteracto Qualty). Pertmbagapertmbaga sepert lah yag medorog peuls utuk melakuka sebuah peelta terhadap webste BKN KaReg II utuk megevaluas sejauh maa kualtas webste. Model WebQual Metode Proses peyelesaa masalah dalam peelta megguaka tahapa sebaga berkut. Gambar 2. Tahapa Peelta Gambar 1. Model Hpotess Dmes dmes pada WebQual terdr dar tga yatu: 1. Kualtas Keguaa (Usablty Qualty) 2. Kualtas Iformas (Iformato Qualty) 3. Kualtas Iteraks (Iteracto Qualty) Adapu dmes da tem webqual terdapat dalam tabel 1. Tabel 1. Dmes & Item Webqual Dalam peelta tahapa yag dguaka terdr dar 1. Tahap Pedahulua Dalam tahap dlakuka std lteratur yag meghaslka pejelasa masalah dalam peelta da melakuka observas pada webste BKN KaReg II. 2. Tahap Pegumpula Data Dalam tahapa dlakuka peetua populas da sampel varabel dalam peelta, pembuata kuesoer, da pegumpula data. Pembuata kueser berdasarka beberapa tahapa atara la: a. Meetuka varabel, seleks dkator da meambahka varabel terkat. b. Meyusu peryataa setap dkator. c. Melakuka seleks peryataa. d. Peetua skala lkert. e. Pembuata kuesoer. 3. Tahap Aalss Dalam tahap aalss dlakuka uj valdas, uj relabltas, uj asums, da uj regres ler bergada. 4. Tahap Pegambla Keputusa Dalam tahap pegambla keputusa I meghaslka rekomedas yag ddapat dar uj regres ler bergada yag telah dlakuka pada tahap aalss. HASIL DAN PEMBAHASAN Stud Lteratur JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 2

3 Pada stud lteratur meghaslka pejelasa mplemetas masg-masg teor pada webste yag dapat dlhat pada Gambar 3. Teor yag dguaka adalah webste, kualtas webste, WebQual, o-propablty samplg judgemet purposve, uj valdtas, uj asums, regres, regres lear bergada, uj F, uj T, aalss korelas gada, aalss determas (R2). b. Varabel X2 merupaka dmes Kualtas Iformas c. Varabel X3 merupaka dmes Kualtas Iteraks Semetara Varabel Terkat (Y) adalah Kualtas Webste (Webste Qualty). Pembuata Kuesoer Dar dmes da tem yag ada pada Tabel 1, maka dbuat peryataa tap tem da kemuda dlakuka seleks tap peryataa yag sesua dega objek yag dtelt. Berkut Kuesoer yag dbagka kepada respode pada Gambar 4. Gambar 3. Hasl Observas Populas da Sampel Respode yag dguaka dalam peelta adalah pegawa BKN KaReg II da pegawa eger dluar BKN KaReg II dega jumlah populas sebayak 319 pegawa. Data populas ddapatka lagsug dar tap bada/orgasas. Perhtuga sampel megguaka tekk o-propablty samplg judgemet purposve. Berkut perhtuga sampel dapat dlhat pada Tabel 2. Tabel 2. Tabel Sampel Nama Orgasas BKN KaReg II Jumlah pegawa 186 Dsaker 133 Perhtuga Stratfed radom samplg 186/319 * 161 = 93,87 133/319 * 161 = 67,12 Sampel Jumlah Sampel 161 Varabel Peelta Berdasarka model Webste, terdapat tga dmes kualtas webste yag selajutya aka dpaka sebaga Varabel Bebas (X). Tga dmes kualtas, yak: a. Varabel X1 merupaka dmes Kualtas Pegguaa Gambar 4. Kuesoer Pegumpula Data Setelah melakuka peyebara kuesoer kepada 161 respode, maka kuesoer yag kembal sebayak 161 respode dega rate respode 100%. Hasl pegumpula data dapat dlhat pada Tabel 3. Tabel 3. Hasl Pegumpula Data Jumlah Kuesoer yag 161 dbagka Jumlah Kuesoer yag 161 kembal Jumlah Kuesoer yag memeuh krtera 161/161*100% Rate respode 100% Tahap Aalss Aalss Data Aalss data merupaka syarat utuk melakuka aalss regres lear bergada. Namu sebelum tu perlu dlakuka uj valdtas da uj relabltas terlebh dahulu, JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 3

4 yag selajutya d lakuka proses uj ormaltas data da asums klask sebaga syarat dlakuka aalss regres lear bergada Uj Valdtas Uj dlakuka utuk meguj pada tap varabel yatu Usablty Qualty (X1), Iformato Qualty (X2), Iteracto Qualty (X3), Webste Qualty (Y) dega megguaka program SPSS 17. Jka hasl perhtuga dar masg-masg varabel meghaslka r hasl lebh besar darpada r tabel maka dapat dkataka data yag ddapat vald, sedagka bla r hasl lebh kecl darpada r tabel maka data yag ddapat tdak vald. Berkut hasl dar uj valdtas : 1. Kualtas Peggua (X1) Output hasl dar SPSS dragkum dalam Tabel 2 Tabel 2. Ragkuma Output SPSS utuk Usablty Qualty (X1) No r htug r table Keteraga 1 0,352 0,153 Vald 2 0,444 0,153 Vald 3 0,587 0,153 Vald 4 0,578 0,153 Vald 5 0,611 0,153 Vald 6 0,664 0,153 Vald 7 0,467 0,153 Vald Ddapatka utuk semua la rhtug pada tabel 2 lebh besar dar r tabel, dapat dsmpulka semua tem kuesoer utuk varabel Kualtas Pegguaa (X1) dyataka Vald. 2. Kualtas Iformas (X2) Output hasl dar SPSS kam ragkuma dalam Tabel 3. Tabel 3. Ragkuma Output SPSS utuk Kualtas Iformas (X2) No r htug r table Keteraga 1 0,460 0,153 Vald 2 0,756 0,153 Vald 3 0,839 0,153 Vald 4 0,767 0,153 Vald 5 0,525 0,153 Vald 6 0,276 0,153 Vald Ddapatka bahwa semua la r htug pada tabel 3. lebh besar dar r tabel, dapat dsmpulka semua tem kuesoer utuk varabel kualtas Iformas (X2) dyataka Vald. 3. Kualtas Iteraks (X3) Output hasl dar SPSS kam ragkuma dalam tabel 4. Tabel 4. Ragkuma Output SPSS utuk Kualtas Iteraks (X3) No r htug r tabel Keteraga 1 0,700 0,153 Vald 2 0,835 0,153 Vald Ddapatka bahwa semua la r htug datas lebh besar dar r tabel, dapat dsmpulka semua tem kuesoer utuk varabel Kualtas Iteraks (X3) dyataka Vald. 4. Kualtas Webste (Y) Output hasl dar SPSS kam ragkuma dalam Tabel 5. Tabel 5. Ragkuma Output SPSS utuk Kualtas Webste (Y) No r htug r tabel Keteraga 1 1,00 0,153 Vald Ddapatka bahwa semua la rhtug pada tabel 5 lebh besar dar r tabel, dapat dsmpulka semua tem kuesoer utuk varabel Kualtas Webste (Y) dyataka Vald. Uj Relabltas Dasar pegambla keputusa dalam uj relabltas adalah apabla la alpha > r table, maka dkator pada agket yag dguaka dyataka relabel atau kosste, sebalkya apabla la alpha < r tabel maka dkator pada agket yag dguaka dyataka tdak relabel atau tdak kosste. Pelaaya adalah jka la alpha < 0,153 artya relabltas mecukup (suffcet relablty). Berkut hasl dar perhtuga uj relabltas dega megguaka aplkas SPSS. Output hasl dar SPSS kam ragkuma dalam Tabel 6. Tabel 6. Ragkuma Output SPSS Uj Relabltas N Varabel o 1 Usablty Qualty (X1) 2 Iformato Qualty (X2) 3 Iteracto Qualty (X3) Nla Alpha Crobach s Ketera ga 0,573 > 0,153 Relabel/ kosste 0,651 > 0,153 Relabel/ kosste 0,313 > 0,153 Relabel/ kosste 4 Qualty (Y) 1,000 > 0,153 Relabel/ JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 4

5 kosste Dketahu bahwa r tabel dperoleh 0,153, da semua la Alpha > r table, yag berart dkator pada kuesoer utuk varabel kualtas pegguaa, kualtas formas, kualtas teraks da kualtas webste tersebut dyataka Relabel. Uj Asums Regres lear bergada dkataka sebaga model yag bak apabla model yag ada dapat memeuh asums leartas, ormaltas data da bebas dar asums klask statstk yag melput Multkoleartas,Heteroskedaststas, da Autokorelas. Uj Normaltas Data Output dar uj ormaltas pada regres dapat dlhat pada Gambar 4. X2 X3 0,10 10,00 Multkoler tas Tdak Terjad 0,990 > 1,010 < Multkoler 0,10 10,00 tas 0,987 > 0,10 1,013 < 10,00 Tdak Terjad Multkoler tas Berdasarka Tabel 7 dketahu bahwa la Toleras dar 3 varabel bebas > 0,1 da la VIF < 10, jad dapat dketahu bahwa tdak terdapat masalah multkoleartas pada model regres Uj Heteroskedaststas Ragkuma output SPSS dar uj Heteroskedaststas djelaska pada Tabel 8. Tabel 8. Uj Heteroskedaststas Varabel Nla Sgfkas Keteraga X1 0,410> 0,05 Tdak terjad Heteroskedaststas X2 0,590 > 0,05 Tdak terjad Heteroskedaststas X3 0,210 > 0,05 Tdak terjad Heteroskedaststas Berdasarka Tabel 8 dketahu bahwa la sgfkas varabel X1=0,410 varabel X2=0,590, da varabel X3=0,210. Dkareaka la sgfkas lebh dar 0,05, dapat dsmpulka bahwa tdak terjad masalah Heteroskedaststas dalam model regres. Gambar 4. Grafk P-P Plot Pada gambar grafk datas dketahu ttk-ttk meyebar d sektar gars dagoal da megkut arah gars dagoal, dkataka terdstrbus ormal da model regres dapat memeuh asums ormaltas. Uj Multkolertas Ragkuma output SPSS dar uj Multkolertas djelaska pada Tabel 7. Tabel 7. Uj Multkolertas Varab el Tolera ce VIF (Vara t Iflato Factor) Keteraga X1 0,995 > 1,006 < Tdak Terjad Uj Autokorelas Output SPSS dar uj Autokorelas djelaska pada Tabel 11. Tabel 8. Output Uj Autokorelas DW Mod el R R Squa re Adjust ed R Square Std. Error of the Estm ate a 5 Durb - Wats o JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 5

6 X2 0,012 2,644 0,001 X3 0,126 2,854 0,000 Fhtug = 3,911 R 2 = 0,571 Gambar 5. Daerah peetua H 0 dalam uj Durb-Watso 1. Kesmpula: Dketahu la Durb- Watso=2,093 terletak pada daerah du < DW < 4-dU (1,76 < 2,093 < 2,28) maka dapat dsmpulka tdak terjad autokorelas pada model regres. Uj Lertas Ragkuma Output SPSS dar uj Lertas dapat djelaska pada tabel 12. Tabel 9. Ragkuma Output Uj Lertas Hubuga Berdasarka Varabel Nla sg. Keteraga Y * X1 0,260 > 0,05 Ler secara Sgfka Y * X2 0,623 > 0,05 Ler secara Sgfka Y * X3 0,350 > 0,05 Ler secara Sgfka Berdasarka Tabel 9, dketahu hubuga varabel kepuasa pegguaa dega varabel kualtas pegguaa (X1), kualtas formas (X2), da kualtas teraks (X3), dlhat dar la sgfka > 0,05 da dlhat dar la Fhtug < Ftabel (la Ftabel ddapatka dar tabel F statstk), jad dapat dsmpulka hubuga setap varabel adalah Ler secara Sgfkas. Aalss Regres Ler Ragkuma output dar perhtuga regres lear bergada dapat dlhat pada Tabel 13. Tabel 9. Ragkuma Output SPSS Regres Ler Varabel Koefse Regres Thtu g Sgfka s Kostat 0,230 4,133 0,000 a X1 0,015 3,241 0,003 Prosedur uj Regres Ler adalah yag dlakuka yatu uj F da uj t. Lagkah aalss Regres da prosedur peguja adalah sebaga berkut: Aalss Regres Ler Bergada Dega persamaa: Y = a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 X 3 Y = 0, ,015 X1+ 0,012 X2+ 0,126 X3 a. Aalss Koefse Determas Dalam tabel datas dapat dketahu la R 2 =0,571. Jad pegaruh dar Varabel Idepede yatu 57,1% dega ssa sebesar 42,9% yag dpegaruh oleh faktor la yag tdak dtelt. b. Uj Koefse Regres Secara Bersama (Uj F) Dapat dketahu bahwa F htug (3,911) > F tabel (3,05) maka H0 dtolak. Jad kesmpulaya yatu Kualtas Keguaa, Kualtas Iformas, da Kualtas Iteraks berpegaruh terhadap Kualtas Webste. c. Uj Koefse Regres Secara Partal (Uj t) 1. Peguja b1 (Kualtas Keguaa) Dapat dketahu bahwa t htug =3,241 > t tabel=1,975, jad H0 dtolak, dapat dsmpulka Kultas Keguaa berpegaruh terhadap Kualtas Webste. 2. Peguja b2 (Kualtas Iformas) Dapat dketahu bahwa t htug=2,644 > t tabel=1,971, jad H0 dtolak, dapat dsmpulka Kualtas Iformas berpegaruh terhadap Kualtas Webste. 3. Peguja b3 (Kualtas Iteraks) Dapat dketahu bahwa t htug=2,854 > t tabel=1,971, jad H0 dtolak, dapat dsmpulka Kualtas Iteraks berpegaruh terhadap Kualtas Webste. d. Hasl Hpotess Dar hasl uj regres lear bergada dhaslka la varabel Kualtas Keguaa > dar varabel Kualtas Iformas da varabel Kualtas Iteraks, dega begtu Kualtas Keguaa memlk pegaruh JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 6

7 yag lebh besar, yag dapat dlhat dar la t htug varabel Kualtas Keguaa=3,241 dbadgka la t htug varabel Kualtas Iformas=2,544 da varabel Kualtas Iteraks=2,854. Hpotess dapat dlhat pada Gambar 6. Gambar 4.4 Hasl Hpotess Kesmpula Sesua dega hasl peelta yag telah dlakuka maka dapat meghaslka kesmpula sebaga berkut : 1. Kualtas keguaa berpegaruh postf terhadap kualtas webste BKN KaReg II, yag berart setap pegkata kualtas pegguaa pada webste, maka aka megkatka kualtas webste. 2. Kualtas formas berpegaruh postf da sgfka terhadap kualtas webste BKN KaReg II. yag berart setap pegkata kualtas formas pada webste, maka aka megkatka kualtas webste. 3. Kualtas teraks berpegaruh postf da sgfka terhadap kualtas webste BKN KaReg II. yag berart setap pegkata kualtas teraks pada webste, maka aka megkatka kualtas webste. 4. Kualtas keguaa lebh berpegaruh terhadap kualtas webste BKN KaReg II, dkareaka hasl thtug varabel kualtas keguaa=3,241 d badgka dega la thtug varabel kualtas formas=2,644 da la thtug varabel kualtas teraks=2, BKN KaReg II lebh megkatka kualtas webste dalam seg keguaa,dega begtu dapat memperoleh kualtas webste yag lebh bak. dlakuka dega populas yag beragam agar dperoleh hasl peelta yag lebh maksmal. Dega demka hasl peelta berkutya aka lebh bak. Pada peelta, haya megumpulka data 2 bada pemertaha, da utuk peelta yag aka datag aka lebh bak apabla pegumpula data dapat dlakuka dega populas yag beragam agar dperoleh hasl peelta yag lebh maksmal. Dega demka hasl peelta berkutya aka lebh bak. Rujuka Sajaya Pegukura Kualtas Layaa Webste Kemetera Komfo Dega Megguaka Metode Webqual 4.0. Peelta IPTEK- KOM, 2. Sugyoo. (2008). Metode Peelta Kuattatf Kualtatf da R&D. Badug Alfabeta. Bares, S.J. da R. Vdge A Itegratve Approach to the Assessmet of E-Commerce Qualty. Joural of Idustral Maagemet ad Data Systems; 2002 Sara Pada peelta, haya megumpulka data 2 bada pemertaha, da utuk peelta yag aka datag aka lebh bak apabla pegumpula data dapat JSIKA Vol. 6, No. 3. Tahu 2016, ISSN X Page 7

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. 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 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 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 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

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

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 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 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

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. 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

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 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 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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdg Semar Sas da Tekolog FMIPA Umul Vol. No. Jul 0, Samarda, Idoesa ISSN : - 0 STRUCTURAL EQUATION MODELLING DENGAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (Stud Kasus: Pegaruh Locus of Cotrol, Self Effcacy,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger Paleleh pada semester geap tahu ajara 0/0. Peelta berlagsug selama 4 bula (Aprl, Me, Ju, Jul) mula dar persapa hgga pelaksaaa

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Babbie, E. (2004: 35), dalam buku Mamang Sangadji Etta dan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Babbie, E. (2004: 35), dalam buku Mamang Sangadji Etta dan BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Meurut Babbe, E. 004: 35, dalam buku Mamag Sagadj Etta da Sopah 010:4 metode peelta merupaka cara lmah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu. Metode

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

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

* 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 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

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah The 6 th Uversty Research Colloquum 7 Peerapa Model Regres Esemble No-Hybrd pada Data Kemska d Provs Jawa Tegah Corela Ardaa Savta, Sr Sulstjowat Hadaja, Bowo Waro 3,3 Program Stud Matematka FMIPA, Uverstas

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

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

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA Jural Ilmah MEDIA ENGINEERING Vol., No., Jul 0 ISSN 087-9334 (96-0) ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA Johas E. Lolog Dose Jurusa Spl Fakultas Tekk Uverstas Sam Ratulag

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 47 BAB III METODE PENELITIAN 3.. Metode Peelta 3... Desa Peelta Desa peelta adalah dega metode surve. Pemlha da pegguaa desa terkat dega tujua peelta, atu utuk megaalss pegaruh suatu varabel terhadap varabel

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metodologi berasal dari kata metode yang artinya cara yang tepat untuk

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metodologi berasal dari kata metode yang artinya cara yang tepat untuk A III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode da Desa Peelta. Metode Peelta Metodolog berasal dar kata metode yag artya cara yag tepat utuk melakuka sesuatu da logos yag artya lmu atau pegetahua. Nasuto (003 :

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega

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

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

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

Bab 4 Pengumpulan dan Pengolahan Data

Bab 4 Pengumpulan dan Pengolahan Data Bab 4 Pegumpula da Pegolaha Data 4.. Pegumpula Data 4... Peguja Kuesoer Pedahulua Peguja kuesoer pedahulua bertujua utuk meguj kelayaka da keadala peryataa-peryataa dalam kuesoer tersebut. Pada peelta

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

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

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta

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

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

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 METODOLOGI PENELITIAN. penelitian berkisar pada struktur organisasi dan kinerja

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. penelitian berkisar pada struktur organisasi dan kinerja 1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Objek Peelta Peelta dlakuka d PT. Ar Maado dega objek peelta berksar pada struktur orgasas da kerja PT. Ar Maado. Atas dasar permasalaha maka kaja yag dlakuka lebh

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

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah pembelajaran dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah pembelajaran dengan 3 BAB III METODE PENELITIAN 3. Desa Peelta Peelta dlakuka utuk melhat apakah pembelajara dega megguaka pedekata geeratf dapat megkatka kemampua pemahama kosep da pealara duktf sswa? Pegukura kemampua pemahama

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

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

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokas da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d Tambu Bekas, Jawa Barat, dega pertmbaga bahwa Kota Bekas merupaka kota sedag, dega kemudaha akses da juga memlk jumlah peduduk yag cukup

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.. Tempat da Waktu Peelta Peelta megea Kepuasa Kosume Restora Ayam Goreg Fatmawat, dlaksaaka pada bula November tahu 008 hgga Jauar tahu 009. Restora Ayam Goreg Fatmawat Hotel

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

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (013) ISSN: 337-3539 (301-971 Prt) 1 Faktor - Faktor yag Mempegaruh Pelayaa Dstrbus Ar Bersh d Kawasa Permukma Perkotaa Kabupate Pamekasa Dew Rupyat Saga da Da Rahmawat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da tempat peelta Dalam upaya pelaksaaa peelta,maka peelt melakukaya pada : 1. Tempat Peelta Gua memperoleh data yag dperluka dalam peulsa Skrps yag berjudul Pembetuka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode 4 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode da Desa Peelta Berdasarka permasalaha yag aka dtelt oleh peuls, maka metode peelta yag dguaka yatu metode deskrptf komparatf (descrptvecomparatve). Sebagamaa yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian diajukan untuk melihat dan mengkaji hubungan antara dua

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian diajukan untuk melihat dan mengkaji hubungan antara dua 38 BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Peelta Peelta dajuka utuk melhat da megkaj hubuga atara dua varabel atau lebh. Sebagamaa yag dkemukaka oleh Sudjaa (1988: 56)..Peelt harus melakuka mapulas atau perlakua

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

PENGARUH MODAL KERJA DAN KREDIT YANG DISALURKAN TERHADAP LABA OPERASIONAL (Study Kasus Pada PT. BPR Mitra Kopjaya Mandiri Manonjaya Tasikmalaya)

PENGARUH MODAL KERJA DAN KREDIT YANG DISALURKAN TERHADAP LABA OPERASIONAL (Study Kasus Pada PT. BPR Mitra Kopjaya Mandiri Manonjaya Tasikmalaya) PENGARUH MODAL KERJA DAN KREDIT YANG DISALURKAN TERHADAP LABA OPERASIONAL (Study Kasus Pada PT. BPR Mtra Kopjaya Madr Maojaya Taskmalaya) Ie Yulat (083403036) Emal : eyulat57@yahoo.com Program Stud Akutas

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 III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

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

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

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d Agrfu yag berlokas d Tama Kecaa No. 3 Kota Bogor. Peelta dlaksaaka pada bula November Desember 2010. Pemlha waktu da lokas dega pertmbaga

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

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. atau biasa yanng disebut pre-eksperimen. Karena pada penelitian ini, peneliti

BAB III METODE PENELITIAN. atau biasa yanng disebut pre-eksperimen. Karena pada penelitian ini, peneliti 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jes Peelta Jes peelta pada peelta adalah peelta eksperme semu atau basa yag dsebut pre-eksperme. Karea pada peelta, peelt haya megguaka kelas eksperme tapa adaya kelas kotrol.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN A.

BAB III METODE PENELITIAN A. BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelta 1. Tempat Peelta Peelta dlaksaaka d SMA Neger 5 Surakarta yag beralamat d Jala Lete Sutoyo No. 18, Nusuka, Baarsar, Jawa Tegah kode pos 57135. Pemlha

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

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

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian adalah adalah suatu cara berfikir dan berbuat, yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian adalah adalah suatu cara berfikir dan berbuat, yang 8 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta adalah adalah suatu cara berfkr da berbuat, yag dpersapka dega bak utuk megadaka suatu kegata peelta da utuk mecapa suatu tujua dega sebak mugk

Lebih terperinci