BAB 2 TINJAUAN TEORITIS
|
|
- Indra Tanudjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB TINJAUAN TEORITIS.. Aalisis Koelasi Aalisis koelasi adalah metode statistika yag diguaka utuk meetuka kuatya atau deajat huuga liie ataa dua vaiael atau leih. Semaki yata huuga liie (gais luus), maka semaki kuat atau tiggi deajat huuga gais luus ataa kedua vaiael atau leih. Ukua utuk deajat huuga gais luus ii diamaka koefisie koelasi. Koelasi dilamagka dega dega ketetua ilai tidak leih dai haga (- ). Apaila ilai = - atiya koelasi egatif sempua; = 0 atiya tidak ada koelasi; da = atiya koelasiya sagat kuat. Tael. Itepetasi Koefisie Koelasi Nilai Iteval Koefisie Tigkat Huuga 0,800,000 Sagat Kuat 0,600 0,799 Kuat 0,400 0,599 Cukup Kuat 0,00 0,399 Lemah 0,000 0,99 Sagat Lemah Uivesitas Sumatea Utaa
2 Aalisa koelasi egada efugsi utuk mecai esaya huuga ataa dua vaiael eas () atau leih secaa simulta dega vaiael teikat (). umus koelasi egada adalah seagai eikut :.. y y y y y R y y Selajutya utuk megetahui sigifikasi koelasi gada adigka ataa ilai poailitas 0,05 dega ilai poailitas Sig seagai eikut : Hipotesis : H 0 : Vaiael da ehuuga secaa simulta da sigifika tehadap vaiael H : Vaiael da tidak ehuuga secaa simulta da sigifika tehadap vaiael Dasa pegamila keputusa : Jika ilai poailitas 0,05 leih kecil atau sama dega ilai poailitas Sig (0,05 Sig) maka H 0 diteima da H ditolak, atiya tidak sigifika. Jika ilai poailitas 0,05 leih esa dega ilai poailitas Sig (0,05 > Sig) maka H 0 ditolak da H diteima, atiya sigifika. Uivesitas Sumatea Utaa
3 .. Uji Koefisie Detemiasi (R-squae) Koefisie detemiasi diguaka utuk melihat seeapa esa vaiael-vaiael idepede secaa esama mampu memeika pejelasa megeai vaiael depede dimaa ilai R ekisa ataa 0 sampai (0 R ). Semaki esa ilai R, maka semaki esa vaiasi vaiael depede yag dapat dijelaska oleh vaiasi vaiael vaiael idepede. Sealikya jika R kecil, maka aka semaki kecil vaiasi vaiael depede yag dapat di jelaska oleh vaiael idepede..3. Aalisis Regesi Liie Begada Regesi liie egada adalah aalisa egesi yag mejelaska huuga ataa vaiael depede atau vaiael tak eas dega dua atau leih vaiael idepede atau vaiael eas. Dimaa ada kalaya pesamaa egesi tidak haya dipegauhi oleh satu fakto dalam megaalisaya, tetapi dapat juga dipegauhi dua atau leih fakto yag mempegauhiya. Maka egesi liie yag megadug leih dai satu peuah eas diguaka egesi liie egada. Regesi liie egada hampi sama dega egesi liie sedehaa, haya saja pada egesi liie egada vaiael easya leih dai satu. Tujua aalisa egesi liie egada adalah utuk meguku itesitas huuga dua vaiael atau leih da memuat pekiaa ilai atas ilai. egesi liie egada juga egua utu mecai pegauh dua vaiael eas atau leih tehadap vaiael teikatya, dega demikia egesi liie Uivesitas Sumatea Utaa
4 egada dapat diguaka utuk peelitia yag meyetaka eeapa vaiael sekaligus. Betuk umum model egesi liie utuk populasi adalah : ˆ... Model di atas meupaka model egesi utuk populasi, sedagka apaila peulis haya meaik seagia (eupa sampel) dai populasi acak da tidak megetahui egesi populasi pelu diduga edasaka model egesi sampel, seagai eikut : ˆ a... i i Pesamaa peduga egesi liie egada dega dua vaiael eas adalah : ˆ a Dimaa; Ŷ a = Besaya Pemitaa Asuasi Mita Beasiswa Beecaa/ Pemi (Rupiah) = Itecept = Tigkat Pedapata Masyaakat (Rupiah) = Tigkat Pedidika Masyaakat (Vaiael Dummy), = Koefisie Regesi = Eo Nilai a, da aka dipeoleh dai tiga pesamaa omal eikut : a a a Koefisie a, da dapat dihitug dega umus seagai eikut : Uivesitas Sumatea Utaa
5 a.4. Uji Pesamaa Liie Begada.4.. Uji t-statistik Uji t-statistik atau t-hitug meupaka pegujia utuk megetahui apakah masig- masig koefisie egesi sigifika atau tidak tehadap vaiael depede. Dega megaggap vaiael idepede laiya kosta. Nilai t-hitug dipeoleh dega umus: t-hitug = ) ( ) ( i e i S Dimaa : i = koefisie vaiael ke i = ilai hipotesis ol S e ( i ) = simpaga aku dai vaiael idepede ke-i Uivesitas Sumatea Utaa
6 Ho diteima Ho ditolak Ho ditolak t-tael 0 t-tael Gama. Kuva Uji t-statistik Dalam uji t ii diguaka peumusa etuk hipotesis seagai eikut : H 0 : i = H : i Dimaa i adalah koefisie vaiael idepede ke-i ilai paamete hipotesis, da iasaya diaggap = 0. Atiya tidak ada pegauh vaiael i tehadap. Pegujia dilakuka melalui uji-t dega memadigka t-statistik dega t-tael. Apaila hasil pehituga meujukka : a. H 0 diteima da H ditolak apaila t-hitug t-tael dega tigkat kepecayaa seesa (α). Atiya vaiasi vaiael eas tidak dapat meeagka vaiael teikat, dimaa tidak tedapat pegauh vaiael eas tehadap vaiael teikat. Pegujia dilakuka dega tigkat kepecayaa seesa (α).. H 0 ditolak da H diteima apaila t-hitug > t-tael dega tigkat kepecayaa (α). Atiya vaiasi vaiael eas dapat meeagka vaiael teikat, dimaa tedapat pegauh vaiael eas tehadap vaiael teikat. Pegujia ii dilakuka dega tigkat kepecayaa seesa (α). Uivesitas Sumatea Utaa
7 .4.. Uji F-statistik Uji F-statistik atau F-hitug ii adalah pegujia yag etujua utuk megetahui seeapa esa pegauh koefisie egesi secaa esama-sama tehadap vaiael idepede. Nilai F- hitug dapat dipeoleh dega umus: F-hitug = ( R /( k ) R ) /( k) Dimaa: R : Koefisie detemiasi k : Jumlah vaiael idepede : Jumlah sampel H 0 diteima H 0 ditolak 0 F-tael Gama. Kuva Uji F-statistik Utuk uji F-statistik ii diguaka hipotesis seagai eikut: H 0 : = =.. = 0 (tidak ada pegauh) H : 0 i = (ada pegauh) Uivesitas Sumatea Utaa
8 Kiteia pegamila keputusa: H 0 : = = 0, H 0 diteima (F-hitug F-tael) atiya vaiael idepede secaa esamasama tidak epegauh yata tehadap vaiael depede. H : 0, H diteima (F-hitug > F-tael) atiya vaiael idepede secaa esama sama epegauh yata tehadap vaiael depede..5. Uji Peyimpaga Asumsi Klasik.5.. Uji Multikoliieitas Multikolieaitas adalah alat yag diguaka utuk megetahui apakah ada huuga yag kuat (komiasi liie) diataa vaiael idepede. Multikoliieitas dikealka oleh Raga Fisch (934). Suatu model egesi liie aka meghasilka estimasi yag aik apaila model teseut tidak megadug multikoliieitas. Multikolieaitas tejadi kaea adaya huuga yag kuat ataa sesama vaiael idepede dai suatu model estimasi. Adaya multikoliieitas ditadai dega: Vaiasi esa Iteval kepecayaa lea (stadad eo tidak tehigga) Tidak ada satupu t-statistik yag sigifika pada α = %, α = 5%, α = 0% Tejadi peuaha tada atau elawaa dega teoi estimasi R sagat tiggi Uivesitas Sumatea Utaa
9 Ada ayak uji fomal utuk medeteksi keeadaa multikoliieitas yag dapat dilakuka, tetapi dalam tugas akhi ii haya aka dieika uji fomal yag sagat popule, da tesedia dalam paket pogam SPSS yaitu: Uji Eigevalues da Coditioal Ide, multikoliieitas diteggaai ada di dalam pesamaa egesi ila ilai Eigevalues medekati ol. Da jika Coditioal Ide eada ataa ilai 0 sampai 30 maka model megadug multikoliieitas. Melihat ilai Vaiace Iflatio Facto (VIF) da Toleace (TOL). Multikoliieitas tidak ada jika ilai VIF da TOL medekati agka..5.. Uji Heteokedastisitas Heteokedastisitas tejadi apaila vaiael peggaggu (Eo Tem) tidak mempuyai vaia yag kosta (sama) utuk semua osevasi sehigga esidual vaiael peggaggu tidak eilai ol atau E i. Ii meupaka pelaggaa salah satu asumsi klasik tetag model egesi liie edasaka metode kuadat tekecil iasa. Heteokedastisitas pada umumya leih ayak ditemui pada data coss sectio yaitu data yag meggamaka keadaa pada suatu waktu tetetu misalya data hasil suatu suvei. Keeadaa heteokedastisitas aka dapat meyeaka kesalaha dalam peaksia sehigga koefisie egesi mejadi tidak efisie da dapat meyesatka. Pegujia utuk medeteksi heteoskedastisitas melalui metode gafik adalah seagai eikut : Seagaimaa telah dijelaska seelumya ahwa heteoskedastisitas meupaka suatu kodisi dimaa Va (μ i ) tidak kosta. Oleh kaea itu, ila ilai-ilai μ i Uivesitas Sumatea Utaa
10 diplot dega ilai-ilai vaiael eas aka ditemui suatu pola atau etuk yag tidak adom (pola yag sistematis). Sepeti eeapa plot di awah ii : μ i μ i Ỷ 0 (a) 0 () Ỷ μ i μ i 0 (c) Ỷ 0 (d) Ỷ Gama.3 Pola Hipotesis Residual Gama (a) meujukka adaya pola yag sistematik, dimaa semaki esa ilai Ỷ, fluktuasi μ i semaki esa, gama () meujukka adaya ted, da gama (c) meujukka pola yag megikuti fugsi logaitma. Pola-pola sistematis ii meujukka Va μ i tidak kosta utuk semua ilai Ỷ, atau vaiaya Heteoskedastis. Sedagka pada gama (d), titik-titik pada gama teseut tidak mecemika suatu pola yag sistematis atau dapat dikataka adom. Dega kata lai, Va μ i kosta utuk semua ilai Ỷ, atau vaiaya Homoskedastis. (Nachowi Djalal Nachowi da Hadius Usma, 006:4) Uivesitas Sumatea Utaa
Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA
4/3/05 REGRESI LINER BERGND DN REGRESI (TREND) NONLINER Oleh : Fauza mi Sei, 3 pil 05` GDL (07.30-0.50) Regesi Dai deajat (pagkat) tiap peuah eas Liie (ila pagkatya ) No-liie (ila pagkatya uka ) Dai ayakya
Lebih terperinciANALISIS REGRESI BERGANDA
Matei kuliah Aalisis Multivaiat Aalisis Regesi Begada : Tekik Idusti WiMa Madiu ANALISIS REGRESI BERGANDA Cotoh : Dai hasil peelitia dipeoleh data seagai eikut : Aalisis : 3 0 7 7 3 3 5 4 4 7 6 4 5 3 8
Lebih terperinciKORELASI DAN REGRESI BERGANDA
KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI BERGANDA Koelasi begada meupaka alat uku megeai hubuga yag tejadi ataa vaiabel depede () dega dua atau lebih vaiabel idepede,. Dega koelasi begada kekuata atau keeata
Lebih terperinciAnalisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.
EGESI DAN KOELASI LINEA GANDA Aalisis egesi liea gada etujua utu mecai etu huuga liea ataa satu vaiael teiat da vaiael eas,, 3,...,. Meetua pesamaa egesi liea gada Pesamaa egesi pada da adalah Dega metode
Lebih terperinciPENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.
PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. Wachyudi Duda, Kuiati, da Ai Adiyati. Pogam Studi Matematika Fakultas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. statistik dipergunakan untuk mencapai hasil yang dapat diramalkan.
BAB PENDAHULUAN.. Lata Belakag Tidak seoagpu yag dapat meamalka apa yag aka tejadi dimasa yag aka datag secaa sempua, meskipu dega megguaka bebagai alat aalisis. Setiap amala yag dilakuka tidak telepas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Peelitia ii adalah peelitia asosiatif/hubuga yaitu peelitia betujua utuk megetahui hubuga ataa dua vaiabel atau lebih (Sugiyoo, 01).Selajutya, utuk pedekata
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT
PBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINI SEDHANA PADA SAMPLING BPINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BPINGKAT E. W. Aitoag *, Haiso, R. Efedi Mahasiswi Pogam S Matematika Dose Juusa Matematika
Lebih terperinciStatistika Non Parametrik
. Pedahulua Statistika No Paametik Kelebiha Uji No Paametik: - Pehituga sedehaa da cepat - Data dapat beupa data kualitatif (Nomial atau Odial) - Distibusi data tidak haus Nomal Kelemaha Uji No Paametik:
Lebih terperinciPenyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciPedahulua 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 terperinciMOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS
00 MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Juusa Pedidika Fisika FPMIPA Uivesitas Pedidika Idoesia /8/00 MODUL MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Pedahulua
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Suharsimi Arikunto (2006:136) metode penelitian adalah cara yang
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Meuut Suhasimi Aikuto (006:136) metode peelitia adalah caa yag diguaka oleh peeliti dalam megumpulka data peelitia, dapat beupa agket, wawacaa, pegamata atau
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperincip q r sesuai sifat operasi hitung bentuk pangkat
Adi Nuhidayat, S.Pd PEMBAHASAN SALAH SATU PAKET SOAL UN MATEMATIKA SMK KELOMPOK PARIWISATA, SENI DAN KERAJINAN, TEKNOLOGI KERUMAHTANGGAAN, PEKERJAAN SOSIAL, DAN ADMINISTRASI PERKANTORAN TAHUN PELAJARAN
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciREGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai
Lebih terperinciREGRESI 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 terperinciYang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :
PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS MODL PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS. Pedahulua Kalau yag sedag ditest atau diuji itu parameter θ dalam hal ii pegguaaya ati bias rata-rata µ prprsi p, simpaga baku σ da lai-lai,
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciProgram Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi
Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.
Lebih terperinciPENGUJIAN 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 terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Menurut gejala yang dihadapi, data dapat dibagi dua: a. Data Dikotomi
5 BAB LANDASAN TEORI. Data Data ialah suatu baha metah yag jika diolah dega baik melalui berbagai aalisis dapat melahirka berbagai iformasi, data dapat berupa agka da dapat berupa lambag atau sifat.. Meurut
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
Bab LANDASAN TEORI Vaiabel Vaiabel adalah suatu sebuta ag dapat dibei ilai agka (kuatitatif) atau ilai mutu (kualitatif) Vaiabel meupaka pegelompoka secaa logis dai dua atau lebih atibut dai objek ag diteliti
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Lebih terperinciBAB 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 terperinciDeret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,
Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciESTIMASI. (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 terperincisimulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai
37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN
TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN 85-88) 1. Tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b. Hitug Sum of Square for Residual c. Hitug Mea Sum of Square for Regresssio
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN. Lata belakag Masalah Dalam pemasalaha pegelolaa da meeeme seigkali diumpai kegiata peamala, pedugaa, pekiaa, da laiya. Salah satu metode yag dapat diguaka utuk meyelesaika masalah tesebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan
BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti
Lebih terperinciI. 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 terperinciBAB 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 terperinciPerbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment
PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciIII. 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 terperinciSTATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA OUTLINE LANJUTAN Peetua garis duga regresi dega Metode OLS kostata a da koefisie b Aalisis Varias komposisi variasi sekitar garis r da r Stadard
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciIII. 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 terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciPendugaan 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Kuadrat Terkecil Aalisis regresi merupaka aalisis utuk medapatka hubuga da model matematis atara variabel depede (Y) da satu atau lebih variabel idepede (X). Hubuga atara
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian
37 BAB III METODE PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata. Dipilihya Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata sebagai objek peelitia kaea peeliti
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciPengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen
Statistika No Paametik A Tugas Kategoi : Kelompok Pegujia Hipotesis Kompeatif sampel Idepede Kelompok ELSA RESA SARI ( H 5 309 ) SARINA ( H 5 3 ) Taggal Tugas : 03 Apil 07 Taggal Kumpul : 0 Apil 07 DEPARTEMEN
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciPENGARUH PELATIHAN DAN PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PT BANK PERMATA TBK, KOMPLEK RUKO SENTRA NIAGA, JL
PENGARUH PELATIHAN DAN PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PT BANK PERMATA TBK, KOMPLEK RUKO SENTRA NIAGA, JL. AHMAD YANI, BLOK A4, NO., KAYURINGIN, BEKASI Oleh : Chusah Abstact
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai analisis regresi robust estimasi-s
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ii aka dijelaska megeai aalisis regresi robust estimasi-s dega pembobot Welsch da Tukey bisquare. Kemudia aka ditujukka model regresi megguaka regresi robust estimasi-s dega
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinci4/19/2016. Regresi Linier Berganda. Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Asumsi Regresi Berganda. Model Regresi Berganda
4/9/06 Regresi Liier Bergada Program Studi Tekik Idustri Uiversitas Brawijaa Ihwa Hamdala, ST., MT SI - Regresi & Korelasi Bergada Regresi Bergada Cotoh SI - Regresi & Korelasi Bergada Meguji huuga liier
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia eksperime. Karea adaya pemberia perlakua pada sampel (siswa yag memiliki self efficacy redah da sagat redah) yaitu berupa layaa
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK
ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL Nurul Muthiah, Raupog, Aisa Program Studi Statistika, FMIPA, Uiversitas Hasauddi ABSTRAK Regresi spasial merupaka pegembaga dari regresi liier klasik.
Lebih terperinciESTIMASI. (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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciHUBUNGAN SIKAP SPIRITUAL DAN SIKAP SOSIAL DENGAN HASIL BELAJAR IPS TERPADU SISWA KELAS VIII DI SMP NEGERI 18 KOTA BANDA ACEH ABSTRAK
HUBUNGAN SIKAP SPIRITUAL DAN SIKAP SOSIAL DENGAN HASIL BELAJAR IPS TERPADU SISWA KELAS VIII DI SMP NEGERI 18 KOTA BANDA ACEH Amelia Zahara 1, M. Yusuf Haru 2, Abdul Wahab Abdi 3 1 Email: ameliazahara@widowslive.com
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Tujua yag igi dicapai dalam peelitia ii adalah:. Utuk megetahui perbedaa hasil belajar atara model pembelajara tutor sebaya dalam kelompok kecil dega model pembelajara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia yag peulis lakuka adalah peelitia kuatitatif, kaea peelitia ii betujua utuk megetahui adaya koelasi ataa tigkat kecedasa (IQ), motivasi bepestasi,
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESA BAB 7
PENGUJIAN IPOTESA BAB 7 Pedahulua ipotesis ( upo : lemah, Thesis : peryataa ) Diartika :. Peryataa yag masih lemah kebearaya da perlu dibuktika. Dugaa yag sifatya masih semetara ipotesis ii perlu utuk
Lebih terperinciTINJAUAN 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciBAB 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 terperinciTEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran
Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira
Lebih terperinciPendekatan 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