Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER

Save this PDF as:

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER"

Transkripsi

1 Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER

2 Stadar Kompetesi : Setelah megikuti kuliah ii, mahasiswa dapat memahami hubuga ilai sampel da populasi da meetuka distribusi samplig yag tepat utuk diguaka Kompetesi Dasar : Setelah megikuti kuliah ii, mahasiswa dapat mejelaska peaksira titik da iterval parameter populasi, megetahui jeis peaksira parameter populasi, megguaka peaksira ilai ratarata, selisih ratarata, proporsi da selisih proporsi yag sesuai dega kasus serta meghitug jumlah sampel yag dibutuhka

3 Pedahulua Dua Aspek Petig dalam mempelajari statistik Populasi kumpula seluruh eleme/obyek yag diteliti Sampel bagia dari populasi Tujua dari statistika memperoleh iformasi tetag suatu populasi berdasarka iformasi yag diperoleh dari sampel Jika data dikumpulka dari seluruh eleme populasi diperoleh iformasi sesugguhya (disebut parameter) Jika data dikumpulka dari sebagia eleme populasi (pearika sampel) diperoleh data peaksira / perkiraa / pedugaa (disebut statistik) Statistik : peaksir / peduga dari paramter

4 Pedahulua Kegiata Peaksira (pedugaa) mejadi kebutuha utama dalam segala bidag. Kosep probabilitas sagat diperluka, karea sagat bergua dalam membuat keputusa dalam kodisi ketidakpastia (ucertaity) Pedugaa secara statistik diperluka agar medapatka suatu dugaa yag baik.

5 Pedahulua Cotoh : Sebuah pabrik ba mobil (car tires) membuat ba jeis baru yag diyakii memiliki daya taha lebih lama dibadig yag ada. Utuk megevaluasi ba baru, maajer memerluka perkiraa ratarata jumlah kilometer yag mampu ditempuh oleh ba baru tersebut. Pabrik memilih sampel 0 ba baru utuk pegujia. Dari pegujia diperoleh hasil ratarata km. Jadi km diguaka utuk memperkiraka ratarata daya taha bagi populasi ba baru.

6 Kriteria taksira (pedugaa) yag baik, yaitu:. Tidak bias (Ubiasedess), Artiya statistik sampel yag diguaka sebagai peduga harus sama atau medekati parameter populasi peduga. Efisiesi (Efficiecy), Artiya statistik sampel memiliki deviasi stadar yag kecil 3. Kosistesi (Cosistecy), Artiya jika ukura sampel meigkat maka statistik sampel aka semaki medekati parameter populasiya. 4. Kecukupa (Sufficiecy), Artiya suatu taksira dikataka memiliki kecukupa jika taksira tersebut dapat memberika iformasi yag cukup megeai sifat populasiya.

7 Dua jeis taksira yag dilakuka terhadap populasi. Peaksira Titik (Poit Estimatio) Peaksira titik megadug pegertia bahwa suatu parameter (misal μ) aka ditaksir haya dega megguaka satu bilaga saja.

8 Dua jeis taksira yag dilakuka terhadap populasi. Peaksira Iterval (Iterval Estimatio) Peaksira iterval merupaka iterval ilai (rage) yag ilai parameter populasi berada di dalamya. Tujua membuat peaksira iterval adalah meguragi kesalaha peaksira.

9 Peaksira Iterval (Iterval Estimatio). Memiliki batas bawah taksira da batas atas taksira sehigga peaksira aka berada di ataraya.. Harus ditujag dega derajat keyakia/kepastia yag biasaya diyataka dega prosetase : Derajat keyakia (Cofidece Coefficiet), besarya α (α = tigkat kesalaha duga), misalya: derajat keyakia 90% maka α= 0%; derajat keyakia 95% maka α= 5%. Batasbatasya diamaka Cofidece Iterval

10 Jumlah sample yag diguaka : Sampel kecil (< 30) da sampel besar (>=30), pembedaa sampel tersebut diguaka utuk pemiliha tabel distribusi yag aka diguaka dalam perhituga. Apabila sampel kecil maka diguaka Tabel Distribusi Studet t dega degree of freedom (df) atau derajat kebebasa =. Apabila sampel besar maka diguaka Tabel Distribusi Normal Stadart.

11 MENAKSIR RATARATA μ Misalka kita mempuyai sebuah populasi berukura N dega ratarata da simpaga baku. Dari populasi ii parameter ratarata aka ditaksir. Utuk keperlua ii,ambil sebuah sampel acak berukura, lalu hitug statistik yag perlu ialah x da s. Titik taksira utuk ratarata ialah x. Dega kata lai ilai besarya ditaksir oleh harga x yag didapat dari sampel. Utuk memperoleh taksira yag lebih tiggi derajat kepercayaaya, diguaka iterval taksira atau selag taksira disertai ilai koefisie kepercayaa yag dikehedaki.

12 a. Simpaga baku diketahui da populasiya berdistribusi ormal x z. x z. b. Simpaga baku diketahui da populasiya berdistribusi ormal, jika (/N) > 5% x z. N N Dega = koefisie kepercayaa da dari tabel ormal baku utuk peluag ½ x z. N N z = bilaga z didapat

13 c. Simpaga baku tidak diketahui da populasiya berdistribusi ormal x s t. x ; d. Simpaga baku tidak diketahui da populasiya berdistribusi ormal, jika (/N) > 5% t ;. s x s N t. x ; N t ;. s N N Dega = koefisie kepercayaa kesalaha da t = ilai t didapat dari daftar distribusi studet /distribusi t dega derajat kebebasa dk =

14 Cotoh Dari sampel 00 orag pedagag premium ecera di Semarag diperkiraka ilai ratarata isi premium botol liter yag dijual yaitu sebeser 0.86 liter, dega stadar deviasi 0,3. Dega tigkat kepercayaa 95%, lakuka peaksira iterval kepercayaa (cofidece level) ilai rata rata isi premiu botol liter tersebut!

15 Jawab :

16 Cotoh Dari suatu peteraka ayam, setiap kadag yag berisi 0 ekor ayam diketahui bahwa ratarata ayam bertelur adalah 0 telur setiap bula setiap ekorya, dega simpaga baku ekor. Hitug tigkat kepercayaa 95%, utuk ratarata bertelur populasi ayam yag sesugguhya!

17 Jawab

18 Meaksir Selisih Ratarata Misalka kita mempuyai dua buah populasi, keduaduaya berdistribusi ormal. Ratarata da simpaga bakuya masigmasig da utuk populasi kesatu, da utuk populasi kedua. Dari masigmasig populasi secara idepede diambil sebuah sampel acak dega ukura da. Ratarata da simpaga baku dari sampelsampel itu berturutturut x, s, da x, s. Aka ditaksir selisih ratarata ( ).

19 a. Jika da besarya diketahui da populasiya berdistribusi ormal. z ) x x (. z ) x x ( Dega = koefisie kepercayaa da z = bilaga z didapat dari tabel ormal baku utuk peluag ½ b. Jika tetapi tidak diketahui besarya. Maka besarya s diyataka dega rumus : ) s ( ) s ( s Da.s t ) x x (.s t ) x x ( Dega = koefisie kepercayaa da t = ilai t didapat dari daftar distribusi studet /distribusi t dega derajat kebebasa dk = kesalaha

20 LATIHAN SOAL. Suatu studi tetag pertumbuha dari taama cactus jeis tertetu meujukka bahwa dari 50 taama yag diaggap sebagai sampel ratarata tumbuh 44,8 mm dega deviasi stadar 4,7 mm selama jagka waktu bula. Dega iterval kofidesi 95 %, tetuka ratarata pertumbuha tahua yag sesugguhya dari jeis cactus tersebut.. Sampel radom sebayak 40 drum baha kimia ditarik dari 00 drum baha kimia, mempuyai berat ratarata 40,8 poud dega deviasi stadar, poud. Jika diduga bahwa berat ratarata dari 00 drum baha kimia tersebut adalah 40,8, tetuka dega iterval kepercayaa 95 % utuk berat ratarata drum baha kimia tersebut! 3. Utuk megetahui waktu ratarata yag diperluka utuk merakit suatu alat mekais tertetu, telah dilakuka perhituga berdasarka sampel 6 perakita dega waktu masigmasig 3, 4,, 6,, da meit. Buatlah iterval kofidesi 95 % utuk waktu ratarata yag sesugguhya utuk merakit alat mekais tersebut. 4. Sebuah sampel berupa 0 pegukura diameter balok kayu, meujukka ratarata diameter 43,8 cm dega deviasi stadar 0,6 cm. Hituglah iterval kofidesi 99 % utuk ratarata diameter yag sesugguhya.

21 7. Sampel radom sebayak 50 buah bola lampu merk A meujukka daya hidup ratarata 400 jam dega deviasi stadar 0 jam. Sampel radom lai sebayak 00 buah bola lampu merk B mempuyai daya hidup ratarata 00 jam dega dega deviasi stadar 80 jam. Hituglah iterval kofidesi 95 % utuk perbedaa ratarata daya hidup dari populasi bola lampu kedua merk itu. 8. Dua sampel masigmasig berupa 00 taama bibit yag tumbuh di dua tempat yag berbeda. Dari sampel pertama tiggi ratarataya adalah 9,8 ici dega deviasi stadar ici. Dari sampel kedua mempuyai tiggi ratarata 0,5 ici dega deviasi stadar 3 ici. Buatlah iterval kofidesi 90 % utuk perbedaa tiggi dari kedua populasi. 9. Diambil sampel murid yag megikuti pelajara matematika dega metode moder, kemudia diambil sampel lai 0 murid yag megikuti pelajara matematika dega metode kovesioal. Pada akhir semester ujia dega soal yag sama diberika pada masigmasig kelompok. Sampel kelompok pertama mecapai ilai ratarata 85 dega deviasi stadar 4, sedag sampel kelompok kedua mecapai ilai ratarata 8 dega dega deviasi stadar 5. Hituglah iterval kofidesi 90 % utuk perbedaa atara mea populasi.

22 Meaksir Proporsi Misalka kita mempuyai sebuah populasi berukura N dimaa terdapat proporsi utuk peristiwa A yag ada di dalam populasi itu. Sebuah sampel acak berukura diambil dari populasi ii. Misalka terdapat x peristiwa A, sehigga proporsi sampel utuk peristiwa A = (x/). Jadi titik taksira utuk adalah x/. Utuk memperoleh taksira yag lebih tiggi derajat kepercayaaya, diguaka iterval taksira atau selag taksira disertai ilai koefisie kepercayaa yag dikehedaki.

23 a. Jika (/N) 5% p pq z. p z. pq b. Jika (/N) > 5% p pq N z. p N z. pq N N Dega = koefisie kepercayaa da z = bilaga z didapat dari tabel ormal baku utuk peluag ½

24 Cotoh Kita igi meaksir ada berapa perse aggota masyarakat yag berumur di atas 5 tahu yag termasuk gologa kaya raya. Utuk ii sebuah sampel acak berukura = 00 diambil yag meghasilka 504 gologa kaya raya. Tetuka peaksira iterval proporsi utuk derajat keyakia 95%!

25 Jawab

26 Cotoh Utuk meigkatka pelayaa kepada kosume, PT PSK Jaya di Tagerag melakuka survei kepuasa pelagga. Dari 3000 pelagga pada bula Agustus teryata 00 orag meyataka puas da sisaya kurag puas. Buatlah iterval keyakia tetag kepuasa kosume dega megguaka tigkat keyakia 95%.

27 Jawab

28 Soal Seorag pejabat bak aka memperkiraka berapa perse para asabah yag tidak puas dega pelayaa yag diberika oleh para pegawaiya. Utuk maksud tersebut, dilakuka peelitia terhadap 50 orag asabah yag dipilih secara acak. Teryata ada 60 orag yag tidak puas. Dega tigkat keyakia 95%, buatlah pedugaa iterval persetase para asabah yag tidak puas.

29 Jawab

30 Meaksir Selisih Proporsi Misalka kita mempuyai dua buah populasi, dega parameter utuk peristiwa yag sama masigmasig da. Dari populasi ii secara idepede masigmasig diambil sebuah sampel acak berukura dari populasi kesatu da dari populasi kedua. Proporsi utuk peristiwa yag diperhatika dari sampelsampel itu adalah p = x / da p = x / dega x da x berturutturut meyataka bayakya peristiwa yag diperhatika yag didapat didalam sampel kesatu da kedua.

31 Aka ditetuka iterval taksira utuk sebagai berikut : q p q p z ) p p ( q p q p z ) p p ( Dega = koefisie kepercayaa da z = bilaga z didapat dari tabel ormal baku utuk peluag ½

32 Cotoh Sampel acak yag satu terdiri dari 500 pemudi da satu lagi 700 pemuda yag megujugi sebuah pamera telah diambil. Teryata bahwa 35 pemudi da 400 pemuda meyeagi pamera itu. Tetukalah iterval kepercayaa 95 % utuk perbedaa persetase pemuda da pemudi yag megujugi pamera da meyeagiya.

33 Jawab

34 Jawab

35 Soal PT. Reksadaa Duit meawarka portopolio baru utuk ivestasi. Utuk produk baru ii, perusahaa perlu megetahui kemampua ivestor dalam meghadapi resiko. Utuk keperlua tersebut diambil sampel masigmasig 0 ivestor tua da muda. Hasil survei meujukka bahwa sebayak 80 orag kaum tua da 60 orag kaum muda setuju utuk meerima resiko lebih besar. Buatlah iterval keyakia utuk melihat selisih proporsi da kemampua meghadapi resiko tersebut dega tigkat keyakia 90%.

36 Jawab

37 Jawab

38 LATIHAN SOAL. Sebuah sampel radom terdiri dari 50 lulusa SMU di kota A, 65 orag diataraya megataka bahwa mereka megharapka dapat melajutka studiya ke Pergurua Tiggi Negeri. Hituglah iterval kofidesi 99% utuk proporsi yag sesugguhya.. Dari sampel radom sebayak 600 waita yag berumur tahu keatas di kota B telah diwawacarai, 378 orag diataraya megataka bahwa mereka lebih memilih bekerja full time daripada parttime. Hituglah iterval kofidesi 95% utuk proporsi yag sesugguhya. 3. Sampel radom sebayak 00 butir telur telah diambil dari 000 butir telur yag dikirim dari daerah A ke daerah B. Dari sampel tersebut diketahui 8 diataraya pecah atau rusak. Hituglah iterval kofidesi 95% utuk proporsi telur yag pecah atau rusak dari 000 telur tersebut.

39 4. Dari sampel radom sebayak 400 ibu rumah tagga di kota A, 40 diataraya lebih meyukai sabu cuci merk Riso daripada merk laiya. Sampel radom lai di kota B sebayak 00 ibu rumah tagga diketahui 80 diataraya lebih meyukai sabu cuci merk Riso daripada merk laiya. Estimasika perbedaa proporsi ibu rumah tagga yag lebih meyukai sabu cuci merk Riso dari kedua kota itu. Guaka iterval kofidesi 95 %. 5. Dari sampel radom sebayak 400 pemirsa dewasa da 600 pemirsa remaja yag megikuti program siara TV tertetu, diketahui 00 pemirsa dewasa da 300 pemirsa remaja meujukka bahwa mereka meyeagi jeis siara TV tersebut. Estimasika perbedaa proporsi pemirsa yag meyeagi program siara TV tersebut atara semua pemirsa dewasa da pemirsa remaja. Guaka iterval kofidesi 95 %.

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

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

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

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

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

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER Standar Kompetensi : Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa dapat memahami hubungan nilai sampel dan populasi dan menentukan distribusi sampling yang

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

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

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani    / Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Statistika Industri 1 Semester Genap 2017/2018 Jurusan Teknik Industri - Universitas Brawijaya

Pendugaan Parameter. Statistika Industri 1 Semester Genap 2017/2018 Jurusan Teknik Industri - Universitas Brawijaya Pedugaa Parameter 4 Statistika Idustri Semester Geap 07/08 Jurusa Tekik Idustri - Uiversitas Brawijaya Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa

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

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

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi

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

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

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

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN 8/8/0 IE 305 tatistika Idustri LOGO ETIMAI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN Elty arvia, T.,MT. Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Maraatha Badug LT arvia/esi Tujua 3 4 5 6 Medefiisika

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE 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 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

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...? Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis Statistika. Sigit Nugroho. Universitas Bengkulu. Disusun oleh. (7 sesi)

Pengujian Hipotesis Statistika. Sigit Nugroho. Universitas Bengkulu. Disusun oleh. (7 sesi) Pegujia Hipotesis Statistika (7 sesi) Disusu oleh Sigit Nugroho Uiversitas Begkulu Hipotesis Hipotesis merupaka dugaa semetara yag diaggap bear. Dalam Statistika, Hipotesis merupaka peryataa yag bisa diuji

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

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

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel) Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

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

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 III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB 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 terperinci

Sampling Process and Sampling Distribution Inference : Point and Interval Estimates. Pertemuan 2

Sampling Process and Sampling Distribution Inference : Point and Interval Estimates. Pertemuan 2 Samplig Process ad Samplig Distributio Iferece : Poit ad Iterval Estimates Pertemua 1 CAKUPAN MATERI: Pemahama tetag Samplig Sampel Acak Sederhaa (Simple Radom Samplig SRS) Estimasi Titik (Poit Estimatio)

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. 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 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

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1 Proses Pedugaa Populasi Mea,, tdk diketahui Cotoh Acak Mea = 50 95% yaki bahwa diatara 40 & 60. Cotoh 1999 Pretice-Hall, Ic. Chap. 7-1 Pedugaa Parameter Populasi Meduga Parameter Populasi... Mea dg Statistik

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

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel) DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011

PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011 PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA8 ANALISIS DATA Utriwei Mukhaiyar 7 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik Peaksira Selag Nilai

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

MODUL KULIAH PENDUGAAN PARAMETER

MODUL KULIAH PENDUGAAN PARAMETER MODUL KULIAH PENDUGAAN PARAMETER Oleh: Drs. I WAYAN SANTIYASA, M.Si JURUSAN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA 016 RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT) Matakuliah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB 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 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

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

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

Pengertian Estimasi Titik. Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Populasi dan Sampel. Mean Proporsi

Pengertian Estimasi Titik. Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Populasi dan Sampel. Mean Proporsi Chapter 6 Studet Lecture Notes 6-1 Hal-1 Hal-2 Estimasi (Pedugaa) Estimasi (Pedugaa) TOPIK Pegertia Estimasi Estimasi titik Nilai rata-rata populasi Nilai proporsi populasi Estimasi Iterval Estimasi iterval

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

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK Jurusa Matematika FMIPA - Uad Defiisi Samplig sistematik adalah metode pearika cotoh yag dilakuka dega cara memilih secara acak satu eleme dari

Lebih terperinci

Penarikan Sampel Acak Sederhana

Penarikan Sampel Acak Sederhana Tekik Samplig Pearika Sampel Acak Sederhaa Hazmira Yozza- Jur. Matematika Uad 17/11/014 Tujua Pearika Sampel Megambil kesimpula megeai populasi berdasarka iformasi yag terkadug pada sampel Ukura sampel

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang terdistribusi dalam enam kelas. Setiap kelas memiliki kemampuan matematika

III. METODE PENELITIAN. yang terdistribusi dalam enam kelas. Setiap kelas memiliki kemampuan matematika III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 10 Badar Lampug semester geap tahu pelajara 011/01 sebayak 195 siswa yag terdistribusi

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pegujia Hipotesis Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : = 0 Butuh pembuktia berdasarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : x 5 Hal itu merupaka

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

PENGUJIAN HIPOTESA BAB 7

PENGUJIAN 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 terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

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

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

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

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

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

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

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. 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

Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N,

Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N, DISTRIBUSI SAMLING opulasi da Sampel opulasi : totalitas dari semua objek/ idividu yg memiliki karakteristik tertetu, jelas da legkap yag aka diteliti Sampel : bagia dari populasi yag diambil melalui cara-cara

Lebih terperinci

BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang. 7. PENAKSIRAN ( Taksiran Interval untuk rataan, varian dan proporsi)

BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang. 7. PENAKSIRAN ( Taksiran Interval untuk rataan, varian dan proporsi) Pertemua0 BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 7. PENAKSIRAN ( Taksira Iterval utuk rataa, varia da proporsi) 7.1 Pedahulua Pada pembahasa sebelumya adalah meletakka

Lebih terperinci

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Objek yang diamati dalam penelitian ini adalah telur tetas itik Mojosari yang

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Objek yang diamati dalam penelitian ini adalah telur tetas itik Mojosari yang III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 1.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Baha peelitia Objek yag diamati dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Mojosari yag diperoleh dari Duck Complex Balai Peelitia Terak Ciawi,

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai 1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh

Lebih terperinci

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :

Yang 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 terperinci

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

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 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

Suhu (X) Gula yang Dihasilkan (Y)

Suhu (X) Gula yang Dihasilkan (Y) Regresi Liear Sederhaa da Korelasi MA 208 Statistika Dasar Sei, 27 April 2009 2008 by USP & RFU Dose : Udjiaa S. Pasaribu Utriwei i Mukhaiyar Model Regresi Liear Tujua :. Meetuka/meaksir parameter-parameter

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 METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

= μ RANDOM SAMPLING, DISTRIBUSI SAMPLING

= μ RANDOM SAMPLING, DISTRIBUSI SAMPLING RANDOM SAMPLING, DISTRIBUSI SAMPLING Total observasi yag diamati, apakah jumlahya terbatas (fiite) atau takterbatas (ifiite) disebut sebagai Populasi. Da Sample adalah himpua bagia (subset) dari populasi

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

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

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel. II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

Penaksiran Titik Penaksiran Selang. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI MA2081 STATISTIKA DASAR

Penaksiran Titik Penaksiran Selang. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI MA2081 STATISTIKA DASAR PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA08 STATISTIKA DASAR MA08 STATISTIKA DASAR Utriwei Mukhaiyar 5 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik

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

PENAKSIRAN METODE PENAKSIRAN CONTOH. Kasus 1: taksiran titik IP = 3,5 Kasus 2: taksiran selang IP = [3,4]

PENAKSIRAN METODE PENAKSIRAN CONTOH. Kasus 1: taksiran titik IP = 3,5 Kasus 2: taksiran selang IP = [3,4] PENAKIRAN Peaksira Titik Peaksira elag elag Kepercayaa utuk µ elag Kepercayaa utuk σ MA 8 Aalisis Data Utriwei Mukhaiyar Oktober 00 008 by UP & UM METODE PENAKIRAN. Peaksira Titik Nilai tuggal dari suatu

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

PENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

PENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R PENAKSIRAN P E N A K S I R A N T I T I K P E N A K S I R A N S E L A N G S E L A N G K E P E R C A Y A A N U N T U K R A T A A N S E L A N G K E P E R C A Y A A N U N T U K V A R I A N S I M A 0 8 S T

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

BAB 7 PEN P GUJ GU IAN HIPO P T O ES T A

BAB 7 PEN P GUJ GU IAN HIPO P T O ES T A BAB 7 PENGUJIAN HIPOTESA Meguji Rata-rata µ Umpamakalah kita mempuyai sebuah populasi berdistribusi ormal dega rata-rata µ da simpaga baku σ. Aka diuji megeai parameter rata-rata µ Utuk pasaga hipotesa

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

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Telur Tetas Itik Damiakig Baha yag diguaka dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Damiakig berasal dari iduk yag dipelihara secara ekstesif

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

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA 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 terperinci