BAB IV REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB IV REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA"

Transkripsi

1 4. Pegertia Regresi da Korelasi. BAB IV REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA a. Regresi da korelasi diguaka utuk mempelajari pola da megukur hubuga statistik atara dua atau lebih variabel. b. Jika diguaka haya dua variabel disebut regresi da korelasi sederhaa. c. Jika diguaka lebih dari dua variabel disebut regresi da korelasi bergada. a. Variabel yag aka diduga disebut variabel terikat (tidak bebas) atau depedet variable, biasa diyataka dega variabel Y. b. Variabel yag meeragka perubaha variabel terikat disebut variabel bebas atau idepedet variable, biasa diyataka dega variabel X. c..persamaa regresi (peduga / perkiraa / peramala) dibetuk utuk meeragka pola hubuga variabel-variabel. d. Aalisa korelasi diguaka utuk megukur keerata hubuga atara variabel-variabel. Utuk meetuka persamaa hubuga atarvariabel, lagkah-lagkahya sbb :. Megumpulka data dari variabel yag dibutuhka misalya X sebagai variabel bebas da Y sebagai variabel tidak bebas.. Meggambarka titik-titik pasaga (x,y) dalam sebuah sistem koordiat bidag. Hasil dari gambar itu disebut SCATTER DIAGRAM (Diagram Pecar/Tebara) dimaa dapat dibayagka betuk kurva halus yag sesuai dega data. 3 4 Keguaa dari diagram pecar adalah : Membatu meujukka apakah terdapat hubuga yag bermafaat atara dua variabel. Membatu meetapka tipe persamaa yag meujukka hubuga atara kedua variabel tersebut. 3.Meetuka persamaa garis regresi atau mecari ilai-ilai kosta 5 4. Aalisa Regresi Sederhaa a. Persamaa garis regresi liier sederhaa utuk sampel : y = a + bx, yag diperoleh dega megguaka Metode Kuadrat Terkecil. b. Bila diberika data sampel {(xi, yi); i =,,, } maka ilai dugaa kuadrat terkecil bagi parameter dalam garis regresi : y = a + bx 6

2 Dapat diperoleh dari rumus sebagai berikut : b = Σx y - Σx.Σy Σx - (Σx) x = Σx a = y bx y = Σy Keteraga : Y= ilai yag diukur/dihitug pada variabel tidak bebas x = ilai tertetu dari variabel bebas a = itersep/ perpotoga garis regresi dega sumbu y b =koefisie regresi / kemiriga dari garis regresi / utuk megukur keaika atau peurua y utuk setiap perubaha satu-satua x / utuk megukur besarya pegaruh x terhadap y kalau x aik satu uit Aalisa Korelasi Sederhaa ANALISA KORELASI diguaka utuk megukur kekuata keerata hubuga atara dua variabel melalui sebuah bilaga yag disebut koefisie korelasi. Koefisie korelasi liier ( r ) adalah ukura hubuga liier atara dua variabel/peubah acak X da Y utuk megukur sejauh maa titik-titik meggerombol sekitar sebuah garis lurus regresi. Σx y - Σx.Σy Rumusya : r = {Σx -(Σx) } {Σy -(Σy) } Jika b positif maka r postif sedagka jika b egatif maka r egatif. 9 a. Nilai r terletak dari sampai + atau ditulis r + b. Bila r medekati + da maka terjadi korelasi tiggi da terjadi hubuga liier yag sempura atara X da Y. c. Bila r medekati 0 hubuga liierya sagat lemah atau tidak ada. Misalya: r = - 0,6, meujukka arah yag berlawaa, X maka Y atau X maka Y r = + 0,6, meujukka arah yag sama, X maka Y atau X maka Y r = 0 meujukka tidak ada hubuga liier 0 atara X da Y Koefisie Determiasi ( r ) ilaiya atara 0 da utuk meyataka proporsi keragama total ilai-ilai peubah Y yag dapat dijelaska oleh ilai-ilai peubah X melalui hubuga liier tersebut. Cotoh : Pegeluara utuk kosumsi rumah tagga berkaita dega pedapata rumah tagga. Data yag diperoleh sebagai berikut : Pedapata (X) Pegeluara (Y) Cotoh : r = 0,6 artiya 0,36 atau 36 % diatara keragama total ilai-ilai Y dapat dijelaska oleh hubuga liierya dega ilai-ilai X. atau Besarya sumbaga X terhadap aik turuya Y adalah 36 % Dalam 0 ribu rupiah per bula. a). Buatlah diagram pecarya. b). Tetuka persamaa regresiya. c). Perkirakalah besarya pegeluara utuk kosumsi jika pedapataya Rp ,00 d). Koefisie Korelasi ( r ). e). Koefisie Determiasi (r ). sedagka 64 % disebabka oleh faktor lai.

3 TUGAS : Sebuah peelitia dilakuka oleh seorag pedagag ecera utuk meetuka hubuga atara biaya pemasaga ikla per miggu da hasil pejualaya. Data yag diperoleh adalah sebagai berikut : Biaya Ikla Pejuala a). Buatlah diagram pecarya. b). Tetuka persamaa regresiya. c). Perkirakalah besarya pejuala miggua jika pegeluara utuk ikla sebesar 35. d). Koefisie korelasi (r ) e). Koefisie determiasi (r ). 3 Aplikasi Komputer Meetuka persamaa regresi da koefisie korelasi sederhaa atara dua variabel dega Excel Regresi Lagkah-lagkahya:. Ketik data X pada kolom A da data Y pada kolom B. Pilih Tools pada meu utama 3. Pilih Data Aalysis 4. Pilih Regressio 5. Pilih OK Setelah mucul kotak dialog Ketik B B7 pada iput Y rage Ketik A A7 pada iput X rage Ketik C pada oupt rage Pilih OK Korelasi Lagkah-lagkahya:. Pilih meu tools. Pilih Data aalysis 3. Pilih Correlatio 4. Pilih OK Setelah mucul kotak dialog Ketik A B7 pada iput rage Ketik D pada ouput rage Pilih OK Nilai koefisie korelasi ( r ) atara variabel X da Y adalah 0,

4 Correlatios Meetuka persamaa regresi da koefisie korelasi sederhaa atara dua variabel dega SPSS Lagkah-lagkahya:. Klik Aalyze. Klik regressi, pilih Liear 3. Klik variabel x lalu masukka pada kotak Idepedet 4. Klik variabel y lalu masukka pada kotak Depedet 5. Klik Statistics, pilih Estimates, Model fit, Descriptive 6. Klik Cotiue 7. Klik Plot, lalu masukka Depedet kekotak Y axis. 8. Kilk Cotiue 9. Klik Save, pada Predicted value ada pilih Ustadardized 0. Klik Cotiue. Klik OK 9 Model Regressio Residual Total a. Predictors: (Costat), biaya ikla b. Depedet Variable: pejuala ANOVA b Pearso Correlatio Sig. (-tailed) N pejuala biaya ikla pejuala biaya ikla pejuala biaya ikla Sum of Squares df Mea Square F Sig a Model Model Summary b pejuala biaya ikla Adjusted Std. Error of R R Square R Square the Estimate.935 a a. Predictors: (Costat), biaya ikla b. Depedet Variable: pejuala 0 Model (Costat) biaya ikla Pers.regresi Y = 4,046+,647x Expected Cum Prob Ustadardized Coefficiets a. Depedet Variable: pejuala Coefficiets a B Std. Error Beta t Sig Normal P-P Plot of Regressio Stadardized Residual Depedet Variable: pejuala.5 Stadardi zed Coefficie ts Korelasi data Kualitatif Cotigecy Coefficiet ( koefisie bersyarat ) Data kualitatif yag diperguaka utuk megukur kuatya suatu hubuga, misalya hubuga atara selera kosume dega letak geografis, atara keduduka oragtua dega aak ( kalau oragtua pagkatya tiggi apakah aakya juga demikia? ), atara pedidika oragtua dega aak, atara pedidika dega pedapata ( maki tiggi pedidika maki tiggi pedapata ) da lai sebagaiya. Observed Cum Prob Koefisiesi bersyarat mempuyai pegertia sama dega koefisie korelasi. misalya hasil peelitia disajika dalam betuk p x q table da jika ilai C c sebesar ol berarti tidak ada hubuga, aka tetapi batas atas C c tidak sebesar satu tergatug atau sebagai fugsi bayakya kategori ( baris atau kolom ). Batas tertiggi ilai C c adalah : ( r ) r dega ilai r adalah bayakya baris da kolom adaika bayakya baris tidak sama dega kolom pilihlah ilai yag terkecil. 3 utuk meghitug ilai koefisie bersyarat ( C c ) diguaka rumus : p C = χ c χ + q p = fij = i = j = ij = bayakya i j = = i= j= i j = = q p observasi p q ( i. ) (.j ) ( f ij e ij ) χ = e ij = i = j = e ij Dega: f ij = ij = frekuesi atau bayakya obsevasi baris i kolom j i =,,..,p; j =,,...,q. e ij = frekuesi harapa ( χ dibaca kai skuer atau khi kuadrat ) q 4

5 Aplikasi SPSS Dari 0 sampel diproleh data sbb: Meghitug Koefisie Kotigesi Kasus: Hubuga Atara Jeis Profesi da Jeis Olah Raga yag Diseagi Profesi Jeis Olah Raga Golf Teis Total Dokter Pegacara 8 0 Total 9 0 Apakah ada hubuga atara jeis profesi da jeis olah raga yag diseagi? Hipotesa: Ho : tidak ada hubuga atara jeis profesi da jeis olah raga H : ada hubuga atara jeis profesi da jeis olah raga 5 6 Lagkah-lagkah peyelesaia dega SPSS Iput data utuk 0 sampel pegamata Masukka data setelah didefiisika variabelya Klik meu Aalyze Klik Descriptive Statistics; pilih Crosstab Masukka variabel profesi pada kotak rows Masukka variabel olahraga pada kotak collums Klik Statistics pilih Chi square, cotigecy klik Cotiue Klik Cells, klik Observed,Exfected pada kotak Couts. Klik Cotiue da OK 7 8 Kotak dialog Crosstab Case Processig Summary Cases Valid Missig Total N Percet N Percet N Percet Profesi * Jeis O % 0.0% % Profesi * Jeis Olah Raga Crosstabulatio Profesi Total Dokter Pegacara Cout Expected Cout Cout Expected Cout Cout Expected Cout Jeis Olah Raga Golf Teis Total

6 Chi hitug Pearso Chi-Square Cotiuity Correctio a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Liear-by-Liear Associatio N of Valid Cases Chi-Square Tests Asymp. Sig. Value df (-sided) 5.05 b a. Computed oly for a x table Exact Sig. (-sided) Exact Sig. (-sided) b. cells (50.0%) have expected cout less tha 5. The miimum expected cout is Koef. kotigesi Symmetric Measures Asymp. a b Value Std. Error Approx. Approx. T Sig Nomial by No Cotigecy Coe Iterval by Ite Pearso's R c Ordial by Ord Spearma Corre c N of Valid Cases 0 a. Not assumig the ull hypothesis. b. Usig the asymptotic stadard error assumig the ull hypothes c. Based o ormal approximatio. Sig. aproksimasi 3 9 Aalisa Output Bar chart Dari output SPSS diperoleh Chi hitug = 5,05 sedag dari tabel dega α = 5% da derajat kebebasa adalah 3,48 Berarti ada hubuga atara jeis profesi da olah raga yag disegai. Dega koefisie kotigesi sebesar Cc = 0,449. Batas atas Cc = 0,7 Cout 4 3 Dokter Pegacara Jeis Olah Raga Golf Teis Ketetua: Ho diterima bila Chi hitug lebih kecil dari Chi tabel Ho ditolak bila Chi hitug lebih besar dari Chi tabel Atau dilihat dari ilai aprox. Asig. Ho diterima bila > 0,05 da sebalikya Profesi 33 34

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. 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 terperinci

STATISTIKA ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI LINIER LEKTION ACHT(#8) ANALISIS REGRESI

STATISTIKA ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI LINIER LEKTION ACHT(#8) ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI STATISTIKA LEKTION ACHT(#8) ANALISIS REGRESI Regresi: kembali ke tahap perkembaga sebelumya (psi.). Aalisis regresi: aalisis yag diguaka utuk megetahui relasi depedesi (pegaruh) dari satu

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

REGRESI 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 terperinci

Pengenalan Pola. Regresi Linier

Pengenalan Pola. Regresi Linier Pegeala Pola Regresi Liier PTIIK - 014 Course Cotets 1 Defiisi Regresi Liier Model Regresi Liear 3 Estimasi Regresi Liear 4 Studi Kasus da Latiha Defiisi Regresi Liier Regresi adalah membagu model utuk

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

STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA

STATISTIKA 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 terperinci

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Penyelesaian: 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 terperinci

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

Program 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 terperinci

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata Probabilitas da Statistika da Adam Hedra Brata Dua Peubah Acak dua perubah acah X da Y dega rata-rata da diberika oleh rumus : E(XY) - - - Sifat Sifat Sifat kovariasi utuk X da Y diskrit : f(, ) f(, )

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA LATAR BELAKANG DAN KORELASI SEDERHANA Aalisis regresi da korelasi megkaji da megukur keterkaita seara statistik atara dua atau lebih variabel. Keterkaita atara dua variabel regresi da korelasi sederhaa.

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : 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 terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : 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 terperinci

REGRESI LINIER GANDA

REGRESI 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB 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 terperinci

MAKALAH STATISTIKA MATEMATIKA 2 REGRESI LINEAR BERGANDA

MAKALAH STATISTIKA MATEMATIKA 2 REGRESI LINEAR BERGANDA MAKALAH STATISTIKA MATEMATIKA 2 REGRESI LINEAR BERGANDA Oleh : Magdalea Iriai Kehi (2013220030) Maria Liliaa Jeia (2013220038) FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN PRODI PENDIDIKAN MATEMATIKA UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA 1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN

TUGAS 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 terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Pertemuan minggu ke 1 dan 2.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Pertemuan minggu ke 1 dan 2. PENGUJIAN HIPOTESIS Tujua Istruksioal Umum :. Mahasiswa mampu memahami apa yag dimaksud dega Hipotesis atau dugaa semetara. Mahasiswa mampu memahami berbagai pegujia hipotesis 3. Mahasiswa mampu memahami

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB 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 terperinci

Keterangan Jawaban. Tingkat Penelitian Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Ragu-Ragu(R) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1

Keterangan Jawaban. Tingkat Penelitian Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Ragu-Ragu(R) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 A.arakteristikRespode BerilahTada Checklist ( ) SesuaiDegaJawaba Yag AdaPilih Jeiselami : Laki-Laki Perempua Usia : < 2 tahu 2-3 tahu 3-4 tahu 4-5 tahu > 5 tahu Tigkat Pedidika : SMA / sederajat D3 S S2

Lebih terperinci

Statistika Inferensial

Statistika Inferensial Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan 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 terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA SAMPEL

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA SAMPEL PENGUJIAN HIPOTESIS DUA SAMPEL Tujua Mahasiswa mampu memahami pegujia hipotesis utuk parameter populasi berdasarka dua buah sampel. Dasar Teori Uji Rata-rata Dua Sampel yag Salig Bebas utuk Sampel Kecil

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 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 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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. 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 terperinci

Biostatistics UJI CHI-SQUARE UJI HIPOTESIS CHI-SQUARE

Biostatistics UJI CHI-SQUARE UJI HIPOTESIS CHI-SQUARE Biostatistics UJI CHI-SQUARE I N T A N Y U S U F H A B I B I E, S. G Z - Ilmu statistik tidak haya membatu kita utuk medeskripsika data secara rigkas, tapi juga dapat diguaka utuk meguji hipotesa. - Hipotesa

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

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada tanggal 2 Maret sampai 1 Mei 2016 di Balai

BAB III MATERI DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada tanggal 2 Maret sampai 1 Mei 2016 di Balai 11 BAB III MATERI DAN METODE Peelitia dilaksaaka pada taggal 2 Maret sampai 1 Mei 2016 di Balai Pembibita da Budidaya Terak No Rumiasia (BPBTNR) Satker Balekambag, Surakarta, Jawa Tegah. 3.1 Materi Materi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. 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 terperinci

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas Uiversitas Gadjah Mada Fakultas Tekik Departeme Tekik Sipil da Ligkuga REGRESI DAN KORELASI Statistika da Probabilitas Kurva Regresi Mecari garis/kurva yag mewakili seragkaia titik data Ada dua cara utuk

Lebih terperinci

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau

Lebih terperinci

Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1

Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1 Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Geap 2015/2016 Dose : 1. Novriati.,MT 1 Materi : 1.Limpasa: Limpasa Metoda Rasioal 2. Uit Hidrograf & Hidrograf Satua Metoda SCS Statistik Hidrologi Metode Gumbel Metode

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VIII

STATISTIK PERTEMUAN VIII STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

UKURAN TENDENSI SENTRAL

UKURAN TENDENSI SENTRAL BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis

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

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat. L A T I H A N S O A L A N R E G Muhamad Ferdiasyah, S. Stat. *Saya saraka utuk mecoba sediri baru lihat jawabaya **Jawaba saya BELUM TENTU BENAR karea saya mausia biasa. Silaka dikosultasika jika ada jawaba

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar, 45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

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

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONUSA ESA UNGGUL FAKULTAS ILMU KESEHATAN JURUSAN KEPERAWATAN FORMULIR BIMBINGAN SKRIPSI

UNIVERSITAS INDONUSA ESA UNGGUL FAKULTAS ILMU KESEHATAN JURUSAN KEPERAWATAN FORMULIR BIMBINGAN SKRIPSI LAMPIRAN - LAMPIRAN UNIVERSITAS INDONUSA ESA UNGGUL FAKULTAS ILMU KESEHATAN JURUSAN KEPERAWATAN FORMULIR BIMBINGAN SKRIPSI Nama : LIYANA NIM : 2008-33-015 Judul Skripsi : Pengaruh Komunikasi Terapeutik

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran

TEORI 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 terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. penelliti dilakukan ada dua jenis. Tes kemampuan verbal disusun untuk

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. penelliti dilakukan ada dua jenis. Tes kemampuan verbal disusun untuk 44 BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Hasil Peelitia Data yag diperoleh dari siswa kelas VIII SMP Zaiuddi Waru adalah skor tes kemampua verbal (X 1 ), skor tes kemampua umerik (X ), da skor

Lebih terperinci

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05. MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. 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 terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN 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 II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

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

Dua sampel independen, tidak terikat, tidak

Dua sampel independen, tidak terikat, tidak 76 PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM 77 Jadi dari analisis keputusannya : p value < 0,05 Ho ditolak berarti Distribusi

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 10 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di areal kerja IUPHHK-HA PT. Sarmieto Parakatja Timber, Kalimata Tegah selama satu bula pada bula April higga Mei 01.

Lebih terperinci

1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465)

1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465) = DATA DAN METODE PENELITIAN Data Peelitia Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data primer hasil yag diperoleh melalui peyebara kuisioer da metode wawacara sebagai data pelegkap. Pegumpula data dilaksaaka

Lebih terperinci

KUESIONER TENTANG KUALITAS PELAYANAN CUSTOMER SERVICE TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PT ACW INDONESIA

KUESIONER TENTANG KUALITAS PELAYANAN CUSTOMER SERVICE TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PT ACW INDONESIA 71 Lampira 1 KUESIONER TENTANG KUALITAS PELAYANAN CUSTOMER SERVICE TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PT ACW INDONESIA Data Pribadi 1. Jeis Kelami : a. Laki- laki b. Perempua 2. Berapa kali ada datag kepada PT.

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

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

= 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 terperinci

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

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 METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmadiri, Provisi Papua pada bula Jui higga Juli 2011. 3.2 Alat da Baha Alat da baha yag

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

Lampiran 3 Kuesioner HUBUNGAN PERILAKU CARING PERAWAT ANESTESI DENGAN KEPUASAN PELAYANAN PRE ANESTESI DI RUANG RAWAT INAP RSU PKU MUHAMMADIYAH BANTUL

Lampiran 3 Kuesioner HUBUNGAN PERILAKU CARING PERAWAT ANESTESI DENGAN KEPUASAN PELAYANAN PRE ANESTESI DI RUANG RAWAT INAP RSU PKU MUHAMMADIYAH BANTUL Lampira 3 Kuesier HUBUNGAN PERILAKU CARING PERAWAT ANESTESI DENGAN KEPUASAN PELAYANAN PRE ANESTESI DI RUANG RAWAT INAP RSU PKU MUHAMMADIYAH BANTUL A. Data Umum Utuk pertayaa-pertayaa berikut ii meyagkut

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)

Lebih terperinci

Statistika Inferensia (Bahan Non Parametrik utk MKM) Oleh Bambang Juanda. Pengujian Hipotesis Untuk Data Kategori

Statistika Inferensia (Bahan Non Parametrik utk MKM) Oleh Bambang Juanda. Pengujian Hipotesis Untuk Data Kategori Statistika Iferesia (Baha No Parametrik utk MKM) Oleh Bambag Juada Pegujia Hipotesis Utuk Data Kategori Topik Pertemua 3&4 Uji-Z utk Perbedaa Dua Proporsi (Dua Cotoh Bebas) Uji c utk Perbedaa Dua Proporsi

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Analisis regresi linier merupakan salah satu jenis metode regresi yang paling banyak digunakan. Regresi linier sederhana terdiri atas satu variabel terikat (dependent)

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

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB Sebara Pearika Cotoh Dept Statistika FMIPA IPB Statistik: karakteristik umerik yag diperoleh dari data cotoh Dari sebuah populasi dapat diperoleh bayak cotoh acak. Dari setiap cotoh acak, dapat dihitug

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan

BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Setelah diperoleh masing-masing jumlah dari kategori variabel bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan menggunakan analisis kuantitatif,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

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

Lebih terperinci