STUDI TENTANG PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI X DAN S

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "STUDI TENTANG PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI X DAN S"

Transkripsi

1 STUDI TENTANG PETA KENDALI PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI KENDALI PETA KENDALI X DAN S (Tati Octavia) STUDI TENTANG PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI X DAN S Tati Octavia Doe Fakulta Tekik, Jurua Tekik Idutri Uiverita Krite Petra Joi Cederakiawa Alumu Fakulta Tekik, Jurua Tekik Idutri Uiverita Krite Petra ABSTRAK Sampai aat ii Peta Kedali x da S (atau R) merupaka peta kedali yag umum dipakai di kalaga idutri. Pada beberapa dekade, ejumlah peelitia dilakuka utuk meemuka algoritma yag dapat meigkatka kepekaa peta kedali dalam pedetekia. Pada aat kepekaa peta kedali terebut meigkat maka beramaa dega itu kealaha dalam pedetekia juga meigkat. Di dalam artikel ii peuli mecoba membagu ebuah peta kedali x tuggal yag dapat meggatika peta kedali x -S yag memiliki kepekaa ama tetapi tidak meigkatka kealaha jei I. Utuk itu dilakuka imulai yag megaalia faktor-faktor terebut da pegaruhya terhadap peta kedali x -S da x tuggal. Nilai ARL peta kedali x -S dibadigka dega ilai ARL peta kedali x tuggal. Hail imulai meuujukka bahwa peta kedali x tuggal cukup efektif. Kata kuci : ARL 0, ARL, α ABSTRACT Shewhart' x da S(or R) cotrol chart have bee ued very widely i idutrie. For everal decade, may reearcher have edeavoured to develop ew algorithm to raie the detectig effectivee of the cotrol chart. While thee method do icreae detectig effectivee, they uually icreae the type I error at the ame time. Thi error give the warig that proce i utable. I thi article, we deig a igle x cotrol chart to ubtitute x -S cotrol chart that have the ame eitivity but doe t icreae error type I. We aalyze thoe factor ad their ifluece to a igle x ad x -S cotrol chart. The ARL value i x -S cotrol chart i compared with a igle x cotrol chart. The reult how that a igle cotrol chart effective eough. Keyword: ARL 0, ARL, α. PENDAHULUAN Peta kedali proe (Proce Cotrol Chart) merupaka alat Statitical Proce Cotrol (SPC) yag memberika gambara kierja dari uatu proe. Peta kedali proe meghailka tampila grafi dega umbu vertikal ebagai karakteritik kualita terukur Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra 5

2 JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEMBER: 5-6 dari ampel da umbu horiotal ebagai omor ampel atau waktu. Metode peta kedali meyediaka iformai kotiu utuk megelola apek proe agar dapat megidetifikai peluag utuk peigkata proe da utuk memoitor tidaka perbaika ecara efektif. Bila kierja proe terebut baik maka mutu produk yag dihailka juga baik. Peta kedali ii diguaka utuk megecek apakah proe berada dalam bata kedali yag ditetapka. Pada umumya ada kelompok jei data yag terdapat pada peta kedali yaitu variabel da atribut. Pada peelitia ii peuli meeliti peta kedali variabel. Umumya peta kedali yag diguaka oleh peruahaa idutri adalah peta kedali x -S. Selai peruahaa haru medeai peta, kedua peta terebut mugki maih belum efektif dalam medeteki proe. Peta kedali x tuggal ebearya udah cukup efektif dalam medeteki proe. Ii merupaka ide Zhag Wu pada jural peelitiaya. Utuk itu peuli igi meeliti karakteritik proe yag eperti apa yag haya cukup megguaka peta kedali x tuggal da meemuka kelebiha da kekuraga dari maig-maig peta kedali.. PETA KENDALI x Di lapaga/latai produki umumya kita mejumpai pegguaa peta kedali variabel eperti peta kedali x da R atau S. Peta kedali variabel adalah peta kedali dega karakteritik kualita yag dapat diukur dega ebuah kala umerik. Cotohya atara lai pajag, diameter, kelembaba, temperatur da vikoita. Ditijau dari karakteritik data, elai peta kedali variabel maih ada atu jei peta kedali lagi yaitu peta kedali atribut. Peta kedali atribut adalah peta kedali dega karakteritik kualita yag tidak dapat diukur ecara umerik tetapi ditetuka ecara ubyektif. Cotohya atara lai barag terebut baik atau cacat, produk itu gore atau mulu da produk ii cuil atau tidak. Peta kedali atribut tidak dapat memberika iformai/data kuatitatif yag lebih obyektif. Oleh karea itu peta kedali variabel lebih erig dijumpai pegaplikaiaya. Mekipu ebearya biaya ipeki dega peta kedali variabel relatif lebih tiggi daripada peta kedali atribut. Peta kedali variabel yag umumya dipakai adalah paaga peta kedali x dega peta kedali R ataupu peta kedali S. Peta kedali x adalah peta yag diguaka utuk memoitor da megedalika ilai rerata proe. Nilai rerata yag mejadi acua adalah ilai rerata dari ampel-ampel pedahulua yag diambil ketika proe itu diduga terkedali. Nilai rerata ii didapatka dari rerata tiap ubgrup/ampel yag didefiiika: dimaa g xi i = X = () g 5 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra

3 STUDI TENTANG PETA KENDALI PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI KENDALI PETA KENDALI X DAN S (Tati Octavia) X I = rerata dari ubgrup ke-i g = jumlah uruta obervai Jika rerata da impaga baku acua diketahui maka gari tegah da bata kedali utuk peta kedali x mejadi : σ0 UCL = µ x () CL = µ x 0 σ0 LCL = µ x 0 3 dimaa: = jumlah/ukura ampel da umumya dipakai 5 ). Jika rerata da impaga baku acua tidak diketahui maka acua terebut dapat diperoleh dari ilai rerata da impaga baku pada proe yag diduga terkedali ehigga gari tegah da bata kedaliya mejadi: UCL = x + 3 = x + A 3 c (3) CL = x dimaa LCL = x 3 c = x A 3 Γ( / ) ) c = Γ[( ) / ] S adalah rerata dari impaga baku tiap ubgrup atau ampel. Peta kedali x umumya megguaka faktor pegali igma ebear 3 dega aumi bila ada uatu ditribui data ormal da terkedali maka probabilita data yag berada di dalam bata kedali adalah ebear 0,9973. Sebagai gambara, utuk peta kedali x dega bataa 3σ, α = merupaka probabilita ebuah data jatuh di luar bata kedali padahal proe terkedali. Keadaa ii diebut ARL 0, dimaa ARL o = = 370 0,007 Sehigga bila proe dalam kodii terkedali maka dari rata-rata 370 ampel pati ada ebuah data yag jatuh di luar bata kedali. Bila terjadi pergeera rerata, kierja peta kedali juga dapat dilihat dari ARL-ya. Sebagai gambara, bila terjadi pergeera rerata da dega ukura ampel tertetu maka diketahui α = 0,. Keadaa ii diebut ARL dimaa ) ARL = 0, Richard E. Devor, et al. Statitical Quality ad Cotrol: Cotemporary Cocept ad Method. (USA: Macmilla Publihig Compay, Ic, 99). p.55. ) Nilai C, A 3, B 3 da B dapat dilihat pada Appedix A-7 yag terdapat pada buku Mitra, Amitrava. Fudametal of Quality Cotrol ad Improvemet. Aubur Uiverity, 995. p.67. Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra 53

4 JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEMBER: 5-6 Sehigga bila dari rata-rata 0 ampel pati terdapat ebuah data yag keluar bataa maka ii cukup utuk meyataka bahwa proe terebut terjadi pergeera rerata. Demikia dega meetuka ilai α maka aka didapatka ilai faktor pegali igmaya ehigga bata kedali pu dapat dibagu. Nilai α yag emaki bear dapat memperempit/memperketat bata kedali. 3. PETA KENDALI S Suatu proe pati mempuyai variabilita da kadag juga megalami pergeera baik pergeera rerata ataupu megalami pergeera impaga baku. Pada umumya, peta R lebih erig diguaka utuk megedalika variabilita dari proe. Dari egi kemudaha peta R memag lebih mudah da cukup utuk mejelaka variabilita proe. Tetapi peta R tidak cukup peka dalam meyidik/medeteki pergeera yag relatif kecil. Utuk medeteki uatu pergeera proe yag relatif kecil maka diperluka ukura ampel yag cukup bear. Apabila ukura ampel cukup bear, kataka > 0 atau, peta R kehilaga efiiei tatitikya dalam meakir impaga baku 3). Gambara dari peryataa kehilaga efiiei tatitik mialya dari ebuah proe mempuyai rerata acua ebear 0. Proe terebut pati mempuyai variabilita. Kemudia dilakuka amplig utuk melihat akurai da variai dari proe. Bila ukura ampel terebut kecil ( = ) maka dega metode Retag (R) impagaya adalah retag/eliih dari ilai terebut. Bila ukura ampelya bear ( = ) maka retagya adalah eliih dari ilai teredah dega ilai tertiggi tapa memperhatika ilai yag lai. Berbeda dega metode tadar baku (S) yag elalu mejadika rerata acua ebagai acua utuk meghitug tiap ilai. ) Peta kedali S biaaya dipaagka dega peta kedali x dalam pegaplikaiaya. Pada daarya koep pedeaia peta kedali S ama dega peta kedali x. Dalam pegaplikaiaya peta kedali S dideai lebih dahulu daripada peta kedali x. Tujuaya agar variabilita proe dikedalika lebih dahulu lalu kemudia akurai proe yag dikedalika ekajutya. Sebuah proe tidak dapat dikataka tabil bila variabilitaya maih cukup bear. Seperti peta kedali x, peta kedali S juga memiliki bata kedali. Jika σ variai ditribui probabilita tidak diketahui maka σ adalah variai ampel. S = i= ( x x) i () 3) Motgomery, D.C. Itroductio to Statitical Quality Cotrol. (Uited State of America: Joh Wiley & So, 985). p.. ) William A.L. ad Frak Tumbelty. SPC Eetial ad Productivity Improvemet: A Maufacturig Approach. (USA: Harri Corporatio, 997). p.0. 5 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra

5 STUDI TENTANG PETA KENDALI PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI KENDALI PETA KENDALI X DAN S (Tati Octavia) Jika ditribuiya diaumika ormal maka S merupaka perkiraa ilai dari c σ, dimaa c adalah uatu kotata yag ilaiya bergatug pada ukura ampel. Selajutya impaga baku S adalah σ ( c ). Bila ilai baku utuk σ diberika maka bata kedali 3 igma (σ) bagi S adalah UCL CL LCL = c σ + 3σ = c σ = c σ 3σ ( c ( c ) ) Bila ilai baku utuk σ tidak diberika, maka ii haru ditakir dega megaalia data yag lalu. Adaika teredia g ampel pedahulua, maig-maig berukura da S i adalah impaga baku ampel ke-i. Rata-rata g impaga baku itu adalah g S = S i (6) g i= Dega demikia bata kedali utuk peta kedali S mejadi S UCL = S + 3 ( c) = BS c CL = S (7) LCL = S 3 S c ( c ) = B S 3 (5). PETA KENDALI X TUNGGAL Dalam peelitia ii, diaumika bahwa peta kedali diguaka utuk mempertahaka ebuah proe dalam target dega memperhatika cetrig (pemuata) da ditribui proe yag ormal. Jika rata-rata (µ 0 ) da impaga bakuya (σ 0 ) dari proe yag terkotrol diketahui, maka bata ata da bata bawah utuk peta kedali x adalah: UCL x = µ 0 + 3σ 0 / (8) LCL x = µ 0-3σ 0 / Bata ata da bawah utuk peta kedali S adalah: UCL = c σ 0 + 3σ 0 ( ) (9) c LCL = c σ 0-3σ 0 ( c ) dimaa ilai c, dari ilai tabel,ditetuka oleh ukura ampel (). Probabilita p x dimaa rata-rata ampel berada di luar bata kotrol dari peta kedali x adalah: LCL x ( ) ( ) ( ) x + p µ, σ = f x d x f x d µ, σ + x µ, σ x UCL x Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra 55

6 JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEMBER: 5-6 dimaa (0) f f x adalah fugi kepadata dari rata-rata ampel. Ketika proe terditribui ormal dega rata-rata = µ da impaga baku = σ, f x juga ormal dega rata-rata = µ da impaga baku = σ/. Utuk proe yag terditribui ormal, p x dapat ditetuka dega megguaka fugi probabilita kumulatif dari ditribui ormal baku. Probabilita p dimaa impaga baku ampel berada di luar bata kotrol dari peta kedali S adalah: f ( σ ) = dimaa () p f adalah fugi kepadata dari impaga baku ampel. Probabilita P joit dimaa peta x atau peta S medeteki ampel di luar kotrol adalah keatua dari p x da p : P joit (µ,σ) = p x + p - p x p () P joit meadai efek peggabuga dari peta kotrol dega koep keadala pada item paralel. Ketidakadala dalam uatu item paralel diberika ebagai berikut: Q p = Q Q Q, da keadalaya adalah R p = - Q p = (Q Q Q ) atau Q i i= R p = - ( ) ( x µ ) x µ, σ = exp LCL = ( i= πσ R i ) Ii ama eperti ilai P joit (µ,σ) yag didapatka dari: P joit = (( p x )( p )) = ( p x p + p x p ) = p x + p - p x p p x,p da P joit megidikai keefektifa peta kedali dalam medeteki tatu di luar kedali. Jika proe berada di dalam kedali (µ = µ 0 da σ = σ 0 ), maka p x,p da P joit ama dega kealaha jei I (α). Dari peramaa (3.3), (3.) da (3.5) dirumuka α x = p x (µ 0,σ 0 ) α = p (σ 0 ) σ ( ) ( ) ( ) Γ σ σ 3 exp σ 3 ( σ ) = f ( σ ) d + f ( σ ) d + UCL 56 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra

7 STUDI TENTANG PETA KENDALI PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI KENDALI PETA KENDALI X DAN S (Tati Octavia) α joit = α x + α - α x α (3) dimaa α x da α adalah kealaha jei I yag terjadi pada peta kedali x da S. Karea α x da α agat kecil, maka α joit dapat diederhaaka: α joit = α x + α () Bata kedali yag lebih ketat meghailka P joit da α joit yag lebih bear ecara imulta. Dalam hal ii diharapka terjadi peigkata efektifita dalam medeteki tetapi tidak meigkatka kealaha jei I. Dari peramaa diata ditemuka bahwa aat p x dipegaruhi oleh µ da σ, p haya dipegaruhi oleh σ. Cotohya: Diketahui ebuah ditribui proe yag terebar ecara ormal, µ 0 = 0 da σ 0 =. Pemakaia ukura ampel ebear 5 meghailka bata kedali utuk peta kedali joit ebagai berikut: LCL = 7,3 UCL =,68 LCL x = 0 UCL x = 3,93 Nilai ii didapatka dari rumu bata kedali peta kedali x da S. Bear ilai α igle diamadegaka α joit yaitu ebear 0,006. Nilai ii didapatka dari α = 0,007 yag ditambahka dega α x = 0,003. Dari ilai α ebear 0,006 ii didapatka bata kedali utuk peta x tuggal, yaitu: LCLi gle µ 0 UCL 0,006 = P Z + ( - P i gle µ 0 σ0 / Z ) σ0 / 0,006 = 0, ,003 0,006 = P( Z,7) - P( Z,7) LCLi gle µ UCL 0 i gle µ 0 =,7 =,7 σ / σ / 0 LCLi gle 0 UCLi gle 0 =,7 =,7 / 5 / 5 LCL igle = 7,55 UCL igle =,5 Demikia peta kedali x tuggal ebearya adalah peta kedali x dega bata kedali yag lebih empit/ketat dimaa ilai α-ya ama dega peta kedali x -S. Sebearya peta kedali x dapat medeteki pergeera rerata da impaga baku, emetara peta kedali S haya dapat medeteki pergeera impaga baku. Sehigga ada kemugkia kombiai peta kedali x da S dapat digatika dega peta kedali x tuggal. Tapi tidak emua proe dapat dikedalika haya megguaka peta kedali x. Utuk itu ditetuka dari raio perbadiga ilai detectig effectivee ataupu ilai ARL ya 0 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra 57

8 JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEMBER: ANALISA Tabel. Nilai ARL utuk peta kedali x -S (joit) µ σ 8 9 µ 0 =0 σ 0 =,096 (0,0003),56 (0,0037) 6,03 (0,09),56 (0,0038),098 (0,0036),,06,, (0,0003),3,7 (0,0003),,5 (0,00035),5,6 (0,00035) 3,9 (0,007) 3,5 (0,0005) 3,5 (0,0009),75 (0,0008),5 (0,00075) 53,0 (0,06),003 (0,007),5 (0,00375) 7,5 (0,005) 5,00 (0,005) 3,9 (0,006) 3,9 (0,00098) 3,5 (0,00093),75 (0,0008),5 (0,00075),06 (0,0003),0 (0,0003),68 (0,0003),9 (0,0003),6 (0,00036) Keteraga: ilai dalam kolom adalah ilai ARL kecuali yag dicetak tebal merupaka ilai ARL 0 da yag ada di dalam tada ( ) adalah tadar error. Tabel. Nilai ARL utuk peta kedali x tuggal µ σ 8 9 µ 0 =0 σ 0 =,03 (0,0003) 3,8 (0,00096) 6,0 (0,053) 3,8 (0,00093),030 (0,0003),,07 (0,0003) 3,0 (0,00088) 77,6 (0,06) 3,00 (0,00088),07 (0,0003),,088 (0,0003),9 (0,00085) 6,5 (0,036),9 (0,00085),090 (0,0003),3,5,85 (0,000835) 8 (0,008),85 (0,00835),5,,0,8 (0,0008) 0 (0,00586),8 (0,00083),05,5,33,75 (0,0008) 5,0 (0,003),75 (0,0008),3 Keteraga: ilai dalam kolom adalah ilai ARL kecuali yag dicetak tebal merupaka ilai ARL 0 58 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra

9 STUDI TENTANG PETA KENDALI PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI KENDALI PETA KENDALI X DAN S (Tati Octavia) da yag ada di dalam tada ( ) adalah tadar error. Tabel 3. Nilai raio C yag merupaka perbadiga ARL peta kedali joit da peta kedali x tuggal µ σ 8 9 µ 0 =0 σ 0 =,063,390,000,390,066,,037,99 0,686,3067,037,,0303,06 0,56,993,075,3,087,09 0,6,053,085,,077 0,98 0,3755 0,9786,05,5,038 0,909 0,3330 0,97,07 Dari tabel hail imulai di ata dapat dilihat bahwa. Nilai ARL 0 da ARL pada tabel da dapat dikataka cukup valid karea tadar error dari tiap data udah relatif kecil. Ii meujukka bahwa imulai terebut adalah bear. Nilai ARL 0 dari hail imulai juga mempuyai ilai yag cukup medekati hail perhituga yaitu 6. Cotoh perhituga ada pada halama 5 dega megguaka rumua.. Perubaha ilai ARL haya bergatug pada bear pergeera baik rerata maupu impaga baku. Bear pergeera rerata memberika pegaruh yag berarti terhadap ilai ARL baik pada peta joit maupu igle. Cotohya, bila terjadi pergeera rerata ebear ehigga µ = 9 atau µ = maka ilai ARL -ya megecil megikuti pertambaha pergeera. Perbadiga ilai ARL ii dapat diguaka utuk meilai kepekaa peta kedali. Raio perbadiga ii diebut ilai raio C, yag merupaka raio perbadiga atara ilai ARL peta kedali joit da peta kedali igle. Nilai raio C yag lebih bear atau ama dega (atu) meujukka bahwa peta kedali x tuggal lebih cepat medeteki terjadiya pergeera pada proe Meurut ilai raio C, bila pada proe haya terjadi pergeera rerata maka peta kedali igle lebih peka daripada peta kedali joit tetapi kepekaaya emaki meuru megikuti pertambaha pergeera rerata. Pada tabel 3 bari σ 0 = kolom µ = 9 memiliki ilai raio C =,390 tetapi pada bari yag ama, kolom µ = 8 ilai C =,063. Ii meujukka kepekaa peta kedali igle meuru. 3. Bila pada proe haya terjadi pergeera impaga baku aja maka peta kedali joit jauh lebih peka daripada peta kedali igle. Pada tabel 3 utuk kolom µ 0 = 0 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra 59

10 JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEMBER: 5-6 meujukka ilai raio C emaki turu da kurag dari beramaa dega bertambah bearya pergeera impaga baku.. Bila pada proe terjadi kedua pergeera baik rerata maupu impaga baku maka kepekaa peta kedali lebih ditetuka dari pergeera apa yag terjadi pada proe. Bila pergeera rerata yag lebih bear daripada pergeera proe maka peta kedali igle lebih peka daripada peta kedali joit. Tetapi bila pergeera impaga baku relatif lebih bear daripada pergeera rerata maka peta kedali joit lebih peka daripada peta kedali igle. Pada tabel 3 utuk µ = 9 da σ =, maka C =,99 meujukka peta kedali igle lebih peka daripada peta kedali joit. Utuk µ = 9 da σ =,5 maka C = 0,909 meujukka peta kedali joit yag lebih peka. Hal ii meujukka bahwa peta kedali igle mejadi emaki kurag peka dega bertambahya pergeera impaga baku. Pada tabel 3 utuk µ = 8 da σ =,5 maka C =,038 meujukka peta kedali igle cukup peka. Ii berbeda dega ilai C pada µ = 9 da σ =,5 yag kurag dari atu padahal pergeera impaga bakuya ama bear. Ii meujukka bahwa elama terjadi pergeera rerata proe yag relatif bear daripada pergeera impaga baku maka peta kedali igle cukup peka dalam medeteki kejaggala terebut. 5. Bila terjadi pergeera rerata ebear da pergeera impaga baku ebear 0,3 peta kedali igle maih cukup layak dipakai. Demikia juga bila terjadi pergeera rerata ebear da impaga baku ebear 0,5. Selajutya pola pemakaia peta kedali igle dapat dilihat pada tabel 3 dimaa daerah yag diarir meujukka peta kedali igle kurag cocok utuk dipakai. Peelitia ii meujukka bahwa peta kedali igle cukup peka dalam medeteki kejaggala yag diebabka adaya pergeera rerata yag relatif kecil. Peta kedali x tuggal ii cukup baik diaplikaika pada idutri yag proeya cukup tabil ataupu haya terjadi pergeera rerata yag relatif kecil. Pada umumya idutri cederug lebih memperhatika pergeera rerata proe. Oleh karea itu diperluka uatu peta kedali yag cukup peka da akurat dalam medeteki pergeera rerata. Peta kedali x tuggal ii merupaka alah atu alteratif utuk jawaba terebut. Adapu kelemaha dari peta kedali x tuggal ii adalah lambat dalam medeteki pergeera impaga baku. Secara teoriti peta kedali x tuggal ii dapat medeteki pergeera impaga baku tetapi utuk pergeera impaga baku yag cukup bear kepekaaya mejadi berkurag. Oleh karea itu idutri yag proeya haya megalami pergeera impaga baku agat tidak diaraka megguaka peta kedali x tuggal ii. 6. KESIMPULAN Berdaarka hail aalia yag dilakuka maka dapat diimpulka ebagai berikut:. Kepekaa peta kedali x -S da x tuggal agat dipegaruhi oleh bearya pergeera rerata ataupu pergeera impaga baku. 60 Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra

11 STUDI TENTANG PETA KENDALI PETA KENDALI X TUNGGAL SEBAGAI PENGGANTI PETA KENDALI KENDALI PETA KENDALI X DAN S (Tati Octavia). Apabila uatu proe haya megalami pergeera impaga baku maka peta x tuggal tidak cukup peka medeteki pergeera terebut ehigga peta kedali x - S yag dipakai utuk megedalika proe. 3. Peta kedali x tuggal cukup peka medeteki terjadiya pergeera pada proe apabila proe terebut haya megalami pergeera rerata da pergeera impaga baku yag relatif tidak bear.. Peta kedali x tuggal cukup layak meggatika peta kedali x - S apabila proe yag dikedalika tidak megalami pergeera. DAFTAR PUSTAKA Alup, Fred ad Ricky M. Wato. PractiAlup, Fred ad Ricky M. Wato Practical Statitical Proce Cotrol: A Tool for Quality Maufacturig, New York: Va Notrad ReiHold, Beterfield, Dale H. 99. Quality Cotrol. Uited State of America: Pretice-Hall Iteratioal, Ic. Bhattacharyya, Gouri K. ad Richard A. Joho Statitical Cocept ad Method, Uited State of America: Joh Wiley & So. Devor, Richard E., et al. 99. Statitical Quality ad Cotrol: Cotemporary Cocept ad Method, USA: Macmilla Publihig Compay, Ic. Eva, Jame R. da William M. Liday The Maagemetad Cotrol of Quality, USA: Wet Publihig Compay. Grat, Eugee L. ad Richard S Leaveworth. Statitical Quality Cotrol, Uited State of America: McGraw-Hill, Ic. Levio, William A. ad Frak Tumbelty SPC Eetial ad Productivity Improvemet: A Maufacturig Approach, USA: Harri Corporatio. Mitra, Amitrava Fudametal of Quality Cotrol ad Improvemet, Aubur Uiverity. Motgomery, D.C Itroductio to Statitical Quality Cotrol, Uited State of America: Joh Wiley & So, Wu, Zhag. 99. Sigle x cotrol chart cheme, Itertioal Joural of Quality & Reliability Maagemet, Vol. No. 9, pp. 3-. Zaidi A Statitical Proce Chart - Cocept, Methodologie ad Tool, New Delhi: Pretice-Hall. Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra 6

12 JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEMBER: Jurua Tekik Idutri, Fakulta Tekologi Idutri, Uiverita Krite Petra

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

INTERVAL KEPERCAYAAN INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai

Lebih terperinci

A. PENGERTIAN DISPERSI

A. PENGERTIAN DISPERSI UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter 1

Pendugaan Parameter 1 Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populai da Sampel Peelitia Populai dalam peelitia ii adalah emua iwa kela I IPA SMA Al Azhar-3 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah 48 iwa da terebar dalam empat kela.

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil Statitika, Vol. 8 No. 1, 13 17 Mei 008 Selag Kepercayaa dari Parameter Ditribui Log-Normal Megguaka Metode Boottrap Peretil Akhmad Fauzy Jurua Statitika FMIPA Uiverita Ilam Idoeia Yogyakarta Abtract I

Lebih terperinci

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Pedugaa Parameter HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Kompetei meyebutka klp ifereia tatitika & ruag ligkupya mejelaka metode pedugaa klaik da yarat-yarat peduga yag baik pada pedugaa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar 7 III. METDE PENELITIAN A. Populai Peelitia Populai peelitia ii yaitu eluruh iwa kela MA Negeri Badar Lampug dega ampel kela, pada emeter geap Tahu Pelajara 0/0. B. ampel Peelitia Tekik pegambila ampel

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

Metode Statistika Pertemuan XI-XII /4/0 Metode Statitika Pertemua XI-XII Statitika Ifereia: Pegujia Hipotei Populai : = 0 Butuh pembuktia berdaarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : 5 Ok, itu adalah pegujia hipotei,

Lebih terperinci

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial SOAL PELATIHAN. Jelaka pegertia hipotei?. Seorag peeliti biaaya tertarik meguji atu hipotei dari eam alteratif hipotei. Sebutka eam alteratif hipotei terebut? 3. Apa yag dimakud dega pegujia hipotei? 4.

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan IX-X

Metode Statistika Pertemuan IX-X /7/0 Metode Statitika Pertemua IX-X Statitika Ifereia: Pedugaa Parameter Populai : Parameter Cotoh : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ditribui amplig PENDUGA TAK

Lebih terperinci

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1) STATISTICS Cofidece Iterval (Retag Keyakia) Cofidece Iterval () Etimai Parameter Ditribui abilita memiliki ejumlah parameter. Parameter-parameter tb umumya tak diketahui. Nilai parameter terebut diperkiraka

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi Pegujia Hipotei utuk eliih dua ilai tegah populai Hipotei Hipotei atu arah: H 0 : - 0 v H : - < 0 H 0 : - 0 v H : - > 0 Hipotei dua arah: H 0 : - = 0 v H : - 0 Statitik uji z h ( ( ) ) 0 Formula klik diketahui

Lebih terperinci

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai 3 BAB II ESTIMASI STATISTIK. Pegertia Etimai a. Etimai merupaka uatu metode dimaa kita dapat memperkiraka ilai Populai dega memakai ilai ampel. b. Etimai merupaka kegiata pearika keimpula tatitik yag berawal

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHAN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

PENAKSIR RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHAN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA PEAKIR RAIO UTUK VARIAI POPULAI MEGGUAKA KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHA PADA AMPLIG ACAK EDERHAA Ari Elvita *, Arima Ada, Hapoa irait Mahaiwa Program Matematika Doe Jurua Matematika Fakulta Matematika da

Lebih terperinci

Pedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah

Lebih terperinci

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga ESTIMASI Salah atu aek utuk mearik keimula megeai uatu oulai dega memakai amel yag diambil dari oulai terebut megguaka etimai (eakira) Jika arameter oulai diimbolka dega θ maka θ yag tidak diketahui hargaya

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab

Lebih terperinci

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata A.Iterval Kofidei pada Seliih Rata-rata. Bila kita mempuyai da maig-maig adalah mea ample acak beba berukura da yag diambil dari populai dega ragam da diketahui, maka elag kepercayaa 00-% bagi - adalah

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui

Lebih terperinci

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL Tujua Itrukioal Umum :. Mahaiwa mampu memahami apa yag dimakud dega pedugaa iterval. Mahaiwa mampu memahami pedugaa iterval utuk ample bear da utuk ample kecil 3. Mahaiwa

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER Populai : Parameter Sampel : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ebara cotoh PENDUGA TAK BIAS DAN MEMPUNYAI

Lebih terperinci

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University --Fiherie Data Aalyi-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fiherie ad Marie Sciece Brawijaya Uiverity Tujua Itrukioal Khuu Mahaiwa dapat megguaka aalii tatitika ederhaa dega berfoku ukura

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi Teori Peakira Oleh : Dadag Juadi Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

A. Interval Konfidensi untuk Mean

A. Interval Konfidensi untuk Mean ESTIMASI INTERVAL A. Iterval Kofidei utuk Mea Defiii Jika ˆ merupaka etimator utuk parameter da P ˆ ˆ, maka ˆ ˆ diebut Dimaa iterval kofidei(-)00% utuk. :- koefiie kofidei ˆ, ˆ bata iterval tigkat kealaha

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical

Lebih terperinci

INFERENSI STATISTIK Inferensi statistik mencakup semua metode yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi.

INFERENSI STATISTIK Inferensi statistik mencakup semua metode yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi. INFERENSI STATISTIK Iferei tatitik mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai populai. Iferei Statitik Pedugaa Parameter Pegujia Hipotei PENDUGAAN PARAMETER Pedugaa parameter

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Berdaarka rumua maalah pada BAB I, peelitia kuatitatif ii bertujua utuk megetahui efektivita metode pembelajara dicovery dega megguaka Papa Tempel egi Empat

Lebih terperinci

Statistika 2. Pendugaan Parameter. 1. Ilustrasi. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.

Statistika 2. Pendugaan Parameter. 1. Ilustrasi. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc. Statitika Toik Bahaa: Pedugaa Parameter Oleh : Edi M Pribadi, SP, MSc E-mail: edi_m@taffguadarmaacid edi_m@ymailcom Ilutrai Statitika Ifereia : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter Materi Pedugaa Parameter. Ilutrai Ifereia Statitika : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai megeai oulai dega melakuka egambila amel (amlig) Etimai / Pedugaa Parameter Yaitu

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori Bab II adaa eori Bab ii meyajika kajia item da teori-teori yag aka medaari da diguaka dalam mecari betuk model tereduki. Beberapa hal yag aka dikaji dalam bab ii adalah item PV da beberapa teori daar yag

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER MENAKSIR RATARATA μ Mialka kita memuyai ebuah oulai berukura N dega ratarata µ da imaga baku σ Dari oulai ii arameter ratarata µ aka ditakir Utuk keerlua ii,ambil ebuah amel acak

Lebih terperinci

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin Teori Peakira Oleh : Dewi Rachmati Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam

Lebih terperinci

Statistika. Besaran Statistik

Statistika. Besaran Statistik Statitika Beara Statitik Itiarto Statitical Meaure Commo tatitical meaure Meaure of cetral tedecy Mea Mode Media Meaure of variability Rage Variace Stadard deviatio Meaure of a idividual i a populatio

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Metode peelitia yag diguaka dalam kripi ii adalah metode peelitia kuatitatif ekperime yag berdeai pottet-oly cotrol deig, karea tujua dalam peelitia ii utuk mecari

Lebih terperinci

BAB IV ENTROPI GAS SEMPURNA

BAB IV ENTROPI GAS SEMPURNA BAB IV ENROPI GAS SEMPURNA Itilah etroi ecara literatur berarti traformai, da dierkealka oleh lauiu. Etroi adalah ifat termodiamika yag etig dari ebuah zat, dimaa hargaya aka meigkat ketika ada eambaha

Lebih terperinci

Fisika Statistik. Jumlah SKS : 3. Oleh : Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman

Fisika Statistik. Jumlah SKS : 3. Oleh : Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman Fiika Statitik Jumlah SKS : 3 Oleh : Rahmawati M, S.Si., M.Si. Jurua Fiika Fakulta Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiverita Mulawarma Pertemua 2 da 3 Pedahulua (Termodiamika) 2. Statitik Maxwell-Boltzma.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A III METODOLOGI PENELITIAN A. Jei da Deai Peelitia. Jei Peelitia Jei peelitia ii adalah peelitia ekperime. Metode peelitia ekperime merupaka metode peelitia yag diguaka utuk mecari treatmet (perlakua)

Lebih terperinci

Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 1 Kampus Binawidya Pekanbaru 28293, Indonesia Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 2 ABSTRACT

Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 1 Kampus Binawidya Pekanbaru 28293, Indonesia Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 2 ABSTRACT Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE UTUK VARIAI POPULAI PADA AMPLIG ACAK EDERHAA EXPOETIAL RATIO AD PRODUCT ETIMATIO FOR POPULATIO

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan :

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan : Jei- jei pedugaa Iterval:. Pedugaa Parameter dega ampel bear (>30) a. Pedugaa terhadap parameter rata-rata Diketahui; z Maka; Z Z Tetapi apabila tadard deviai populai tidak diketahui, maka diguaka tadar

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto Tue 0/04/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato Estimasi : salah satu cara megemukaka peryataa iduktif (meyataka karakteristik populasi dega meggu aka karakteristik yag didapat dari cuplika).

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter: Kasus Dua sampel saling bebas. Selisih rataan dua populasi

Pendugaan Parameter: Kasus Dua sampel saling bebas. Selisih rataan dua populasi Pedugaa Parameter: Kau Dua amel alig beba Seliih rataa dua oulai - x x.96 x x.96 x x - SAMPLING ERROR Dugaa Selag bagi µ - µ ( x x z ( x x z Formula klik diketahui ama & Syarat : & Tidak ama Formula klik

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH. telepon PT. Pos Indonesia cabang Kebon Jeruk, Jakarta Barat dan melihat

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH. telepon PT. Pos Indonesia cabang Kebon Jeruk, Jakarta Barat dan melihat BAB 3 METODOLOGI EMECAHAN MASALAH 3. Meetapka Ukura Kierja Dalam ebuah item atria, ada dua kompoe yag petig, yaitu populai dari pelagga bagaimaa mereka memauki item atria yag ada da waktu pelayaa itu ediri

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

EKONOMI FERTILITAS. Minggu ke 10 DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA IPB

EKONOMI FERTILITAS. Minggu ke 10 DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA IPB EKONOMI FERTILITAS Miggu ke 10 DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA IPB 2015 1 2 PENDAHULUAN Fertilita : jumlah aak yag dilahirka hidup Ukura Fertilita: - Agka kelahira kaar (Crude

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

UJI KUALITAS MINYAK GORENG BERDASARKAN INDEKS BIAS CAHAYA MENGGUNAKAN ALAT REFRAKTOMETER SEDERHANA

UJI KUALITAS MINYAK GORENG BERDASARKAN INDEKS BIAS CAHAYA MENGGUNAKAN ALAT REFRAKTOMETER SEDERHANA 48 D. R. Praetyo et al. Uji Kualita Miyak Goreg Berdaarka Idek Bia Cahaya UJI KUALITAS MINYAK GORENG BERDASARKAN INDEKS BIAS CAHAYA MENGGUNAKAN ALAT REFRAKTOMETER SEDERHANA Dody Rahayu Praetyo * Mahardika

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB

MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB LAPORAN PENELITIAN KOMPETITIF DOSEN BERSAMA MAHASISWA MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB KETUA TIM PENELITI ABDUSSAKIR, M.Pd JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia ekperime. Peelitia ekperime yaitu peelitia yag egaja membagkitka timbulya uatu kejadia atau keadaa, kemudia diteliti bagaimaa akibatya

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 6. Penggunaan SPSS dalam STATISTIK INFERENSI

BAB 6. Penggunaan SPSS dalam STATISTIK INFERENSI 54 Modul Statitika TI oleh Hartatik,M.Si BAB 6 Pegguaa SPSS dalam STATISTIK INFERENSI Tujua : a. Mahaiwa mampu melakuka uji beda mea dua ample b. Mahaiwa mampu melakuka uji beda propori c. Mahaiwa mampu

Lebih terperinci

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1 Summabilita Cearo pada Operai Dere Diverge (Sagadji) SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Sagadji* ABSTRAK SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Bayak orag uka membicaraka tetag deret

Lebih terperinci

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D.

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D. MATERI DAN METODE Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakaaka elama bula, yaitu dari bula Jauari ampai Februari 0. Pelakaaa peelitia dilakuka di peteraka kambig perah Cordero, peteraka kambig perah

Lebih terperinci

MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA SISWA KELAS XI SMAN 1 KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 2011/2012

MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA SISWA KELAS XI SMAN 1 KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 2011/2012 MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA IWA KELA XI MAN KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 0/0 EMA ROHMAWATI NPM. 0.0499 Program tudi PB Idoeia ekolah Tiggi Kegurua da Ilmu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis

1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis Materi 3 Pegujua Hiotesis. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu atau lebih oulasi) Kebeara suatu hiotesis diuji dega megguaka statistik samel hiotesis

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

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

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah quasi experimental research

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah quasi experimental research BAB III METODE PENELITIAN A. Jei da Deai Peelitia Jei peelitia yag diguaka adalah quai experimetal reearch atau peelitia ekperime emu. Peelitia dilakuka dega cara medekripika keefektifa kelompok ekperime

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas X SMA N 10 Pekanbaru, semester

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas X SMA N 10 Pekanbaru, semester 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas X MA N 0 Pekabaru, semester tahu ajara 03/04. Waktu pegambila data dilaksaaka pada bula eptember 03. B. Objek da

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Keberhasila dalam suatu peelitia sagat ditetuka oleh ketepata pegguaa metode peelitia. Oleh karea itu, metode yag aka diguaka haruslah sesuai dega data

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain: Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci