FORMAT LAPORAN MODUL IV DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM KONTINU
|
|
- Suryadi Hartono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 FORMAT LAPORAN MODUL IV DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM KONTINU ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN Pengantar 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Praktikum 1.3 Perumusan Masalah 1.4 Batasan Masalah 1.5 Sistematika Penulisan BAB II LANDASAN TEORI (Pengantar) (minimal memuat teori-teori terkait tentang Distribusi variabel random kontinu, jenis-jenis distribusi variabel random kontinu, contoh aplikasi penggunaan distribusi variabel random kontinu, dll) BAB III METODOLOGI PENELITIAN (Pengantar) BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Pengantar 4.1 Hasil Pengumpulan Data Pengantar
2 4.1.1 Data Pengamatan Waktu Kedatangan Kendaraan di. Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Pengantar Tabel 4.1 Rekapitulasi Hasil Pengamatan Waktu Kedatangan dan Waktu Antar Kedatangan Kendaraan di Jalan XX Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Kendaraan ke Jenis Kendaraan Waktu Kedatangan Waktu Antar Kedatangan (Detik) 1 Motor 7:00:15-2 Mobil 7:00: Mobil 7:00: Motor 7:00: Motor 7:00: Motor 7:00: Mobil 7:00: Motor 7:00: Motor 7:00: Mobil 7:00:43 2 (Selanjutnya dilampirkan pada Lampiran A.1) Data Pengukuran Waktu Perakitan dan Lepas Rakit Pena ++ Pengantar Tabel 4.x Rekapitulasi Pengukuran Waktu Perakitan Pena Waktu Perakitan Percobaan Ke- (detik) 1 9,4 2 9, Tabel 4.x Rekapitulasi Pengukuran Waktu Lepas Rakit Pena Waktu Perakitan Percobaan Ke- (detik) 1 9,4 2 9,
3 4.2 Pengolahan Data Pengantar Pengolahan Data Distribusi Eksponensial Pengantar Penentuan Probabilitas Waktu Kedatangan Sepeda Motor di. Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Data yang diolah berupa waktu antar kedatangan kendaraan waktu antar kedatangan ke n= waktu kedatangan ke n - waktu kedatangan ke n-1 Tabel 4.x Perhitungan Waktu Antar Kedatangan Kendaraan di Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Kendaraan Waktu Antar ke- Kedatangan (Selanjutnya dilampirkan pada Lampiran A.2) Perhitungan waktu antar kedatangan kendaraan dilakukan dengan dua cara yaitu secara teoritis dengan menggunakan rumus distribusi eksponensial dan perhitungan dengan menggunakan probabilitas dan probabilitas kumulatif. P (t)= f i f i 3
4 Tabel 4.x Probabilitas Kumulatif Waktu Antar Kedatangan Per 20 detik di Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF t (detik) fi P(t) 0 2 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , Total , Contoh perhitungan : (berikan contoh perhitungan 2 buah) 1. P (t)= f i f i P (20)= P (20)= 0, P (t)= f i f i P (40)= P (40) = 0,
5 Probabilitas Probabilitas Waktu Kedatangan Motor per 20 Detik 1, , , , , P(t) 0, Waktu Gambar 4.1 Histogram Probabilitas Waktu Kedatangan Per 20 Detik di Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Perbandingan Distribusi Probabilitas Kedatangan Kendaraan Sepeda Motor dari Hasil Perhitungan dengan Distribusi Teoritis di.. Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Hasil perhitungan probabilitas waktu antar kedatangan kendaraan. di terdapat pada bagian ini. Hasil distribusi eksponensial secara teoritis dihitung dengan menggunakan rumus : μ= f i. t f i λ= 1 μ P (x t) = 1- e -λ.t P (x=t) = 1- e -λ.t 1- e -λ(.t-1) 5
6 Tabel 4.x Perhitungan Rata-rata Eksponensial di Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Contoh perhitungan : μ= f i. t f i μ= μ= μ = 21,976 t (detik) fi fi*t μ λ , , Total λ= 1 μ λ= 1 μ λ= 1 21,976 λ = 0,04588 P (x t) = 1- e -λ.t P (x=t) = 1- e -λ.t 1- e -λ(.t-1) 6
7 Tabel 4.x Perhitungan Probabilitas Distribusi Eksponensial di Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF t (detik) fi P(t) P (x <= t) P (x = t) 0 2 0,0008 0, , ,9266 0, , ,0634 0, , ,0059 0, , ,0029 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 0, , ,0000 1, , ,0000 1, , ,0000 1, , ,0004 1, ,00000 Total ,0000 1,0000 Contoh perhitungan : (beri contoh perhitungan 2 buah) 1. Contoh perhitungan P(x t) a. P (x t) = 1- e -λ.t P (x 20) = 1- (2,71828) -0,04588x20 P (x 20) = 0, b. P (x t) = 1- e -λ.t P (x 40) = 1- (2,71828) -0,04588x40 P (x 40) = 0, Contoh perhitungan P(x=t) a. P (x=t) = 1- e -λ.t 1- e -λ(.t-1) P (x=20) = 1- (2,71828) -0,04588x20 1-2, ,04588x0 P (x=20) = 0, P (x=20) = 0,
8 Probabilitas b. P (x=t) = 1- e -λ.t 1- e -λ(.t-1) P (x=40) = 1- (2,71828) -0,04588x40 1-2, ,04588x20 P (x=40) = 0, , P (x=40) = 0, Distribusi Probabilitas Kedatangan Motor Secara Perhitungan 1,0000 0,8000 0,6000 0,4000 0,2000 0,0000 P(t) P(x=t) Waktu Gambar 4.2 Diagram Distribusi Probabilitas Kedatangan di Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF Secara Perhitungan Penentuan Probabilitas Waktu Kedatangan Mobil di Jalan Perbandingan Distribusi Probabilitas Kedatangan Kendaraan Mobil dari Hasil Perhitungan dengan Distribusi Teoritis di Jalan Pengolahan Data Distribusi Normal untuk Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial Pengantar Perhitungan Probabilitas Kumulatif Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial Perhitungan yang dilakukan pada bagian ini adalah perhitungan frekuensi kumulatif dari waktu perakitan. 8
9 P(t)= f f Tabel 4.x Perhitungan Frekuensi Kumulatif Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial Waktu Perakitan (Detik) f P (t) 9,3 1 0,01 9,4 1 0,01 9,42 1 0,01 9,5 1 0,01 9,52 1 0,01 9,62 1 0,01 9,7 4 0,04 9,72 4 0, ,98 1 0,01 Total P(t)= Contoh perhitungan : f f P(9,52)= P(9,52) = 0,01 2. P(t)= f f P(9,72)= P(9,72) = 0,04 9
10 P (t) 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 Probabilitas Sebaran Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial Waktu Gambar 4.x Diagram Batang Probabilitas Sebaran Waktu Perakitan Pena Menentukan Distribusi Sebaran Data dengan Histogram (Pengantar) Tabel 4.x Sebaran Data Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial 9,3 9,74 9,8 9,82 9,84 9,74 Jumlah Data : 100 Data maks : 9,98 Data min : 9,30 Range :data maks-data min = 9,98 9,30 = 0,68 10
11 Jumlah kelas :1 + 3,3 Log (N) =... (di round up) Lebar kelas : range jumlah kelas (Sebelum di Run up) = (Tidak di round down dan tidak di round up) Batas Bawah : data min 0,05 = -0,05 Batas Atas : batas bawah + lebar kelas = Tabel 4.x Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial Kelas BB BA fi fi kum xi fi.xi (xi-x)² fi(xi-x)² σ 1 9,29 9, ,33 9,33 0,207 0, ,38 9, ,42 18,85 0,133 0, ,47 9, ,51 19,03 0,076 0, ,56 9, ,60 9,60 0,035 0,035 9, ,65 9, ,69 77,54 0,009 0,075 0, ,74 9, ,78 547,80 0,000 0, ,83 9, ,87 227,05 0,007 0, ,92 10, ,96 69,73 0,030 0, ,93 1,0996 Perhitungan : (Beri contoh perhitungan 2 kelas) Contoh Perhitungan (2 buah) 1. Pada kelas 1 Batas Bawah (BB1) = data min 0,05 Batas Atas (BA1) BB1 Nilai tengah kelas I (xi) 2. Pada kelas 2 = 9,30 0,05 = 9,25 = BB1+ LK = + =. = BA1 = = BB1 +BB2 2 =.+ 2 = Batas Bawah (BB1) = data min 0,05 11
12 = 0,05 =. Batas Atas (BA1) BB1 Nilai tengah kelas 2 (xi) = BB1+ LK = + =. = BA1 = = BB1 +BB2 2 =.+ 2 = Perbandingan Distribusi Hasil Perhitungan dengan Distribusi Secara Teoritis secara teoritis. Bagian ini berisi perbandingan distribusi hasil perhitungan dengan distribusi Tabel 4.x Perhitungan Probabilitas Distribusi Normal Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial Waktu P (t) kum Zr P (Zr<=-Zr) 9,3 0,01-4,666 0,000 9,4 0,02-3,712 0,000 9,42 0,03-3,521 0,000 9,5 0,04-2,758 0,003 9,52 0,05-2,568 0,005 9,62 0,06-1,614 0,053 9,7 0,1-0,851 0,197 9,72 0,14-0,661 0,254 9,74 0,26-0,470 0,319 9,76 0,32-0,279 0,390 9,78 0,36-0,088 0,465 9,8 0,49 0,102 0,541 9,82 0,7 0,293 0,615 9,84 0,81 0,484 0,686 9,86 0,87 0,675 0,750 9,88 0,89 0,865 0,807 9,9 0,93 1,056 0,855 9,92 0,99 1,247 0,894 9,98 1 1,819 0,966 12
13 9,3 9,42 9,52 9,7 9,74 9,78 9,82 9,86 9,9 9,98 P (Zr <= -Zr) P (t) Kumulatif Zr= t - x σ Perhitungan : (beri contoh perhitungan 2 buah) a. Zr= t - x σ Zr= 9,3-9,7893 0,1049 Zr = -4,666 b. Zr= t - x σ Zr= 9,4-9,7893 0,1049 Zr = -3,712 1,5 1 0,5 0 Distribusi Probabilitas Kumulatif Secara Perhitungan P (t) kum Waktu (Detik) Gambar 4.3 Diagram Distribusi Probabilitas Kumulatif Secara Perhitungan 1,500 1,000 Distribusi Probabilitas Secara Teoritis 0,500 0,000 P (Zr<=-Zr) Waktu (Detik) Gambar 4.4 Diagram Distribusi Probabilitas Secara Teoritis 13
14 4.2.3 Pengolahan Data Distribusi Normal untuk Waktu Lepas Rakit Pena sebanyak 100 Trial Pengolahan Data dengan Menggunakan Software Penentuan Distribusi Eksponensial Waktu Kedatangan Kendaraan Sepeda Motor di Jalan.. dengan Menggunakan Software STATISTICA Penentuan Distribusi Eksponensial Waktu Kedatangan Kendaraan Mobil di Jalan.. dengan Menggunakan Software STATISTICA Penentuan Distribusi Normal Pengukuran Waktu Perakitan Pena sebanyak 100 Trial dengan Menggunakan Software STATISTICA Penentuan Distribusi Normal Pengukuran Waktu Lepas Rakit Pena sebanyak 100 Trial dengan Menggunakan Software STATISTICA BAB V ANALISIS Pengantar 5.1 Analisis Pengolahan Data Distribusi Eksponensial 5.2 Analisis Pengolahan Data Distribusi Normal 5.3 Analisis Perbandingan Hasil Pengolahan data antara Software MS Excel dengan Software STATISTICA (Sub-bab pada analisis tergantung dari pengamat) BAB VI PENUTUP Pengantar 6.1 Kesimpulan 6.2 Saran DAFTAR PUSTAKA 14
15 LAMPIRAN A REKAPITULASI WAKTU ANTAR KEDATANGAN KENDARAAN LAMPIRAN A1 Rekapitulasi Waktu Kedatangan dan Waktu Antar kedatangan Kendaraan Sepeda Motor dan Mobil di. Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF LAMPIRAN A2 Rekapitulasi Waktu Kedatangan dan Waktu Antar Kedatangan Kendaraan Sepeda Motor di. Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF LAMPIRAN A3 Rekapitulasi Waktu Kedatangan dan Waktu Antar kedatangan Kendaraan Mobil di. Pukul AA:BB:CC DD:EE:FF LAMPIRAN B TABEL DISTRIBUSI NORMAL LAMPIRAN C DOKUMENTASI 15
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
FORMAT LAPORAN MODUL III DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DISKRIT ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang. Tujuan Penulisan Laporan.
Lebih terperinciFORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
Lebih terperinciSTUDI ANTRIAN KENDARAAN PADA PINTU KELUAR GERBANG TOL PASTEUR. Gayus Purob NRP : Pembimbing : V. Hartanto. Ir.,M.Sc.
STUDI ANTRIAN KENDARAAN PADA PINTU KELUAR GERBANG TOL PASTEUR Gayus Purob NRP : 0021034 Pembimbing : V. Hartanto. Ir.,M.Sc. FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK SIPIL UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA BANDUNG ABSTRAK
Lebih terperinciDISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat mencakup nilai pecahan maupun mencakup range/ rentang nilai tertentu. Karena terdapat
Lebih terperinciFORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
Lebih terperinciFungsi Kepadatan Probabilitas/Probability Density Function-PDF
Fungsi Kepadatan Probabilitas/Probability Density Function-PDF Slide : Tri Harsono PENS Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) 1 PDF Definisi Fungsi kepadatan probabilitas atau probability density
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Analisis dan Adam Hendra Brata Deskriptif Induktif Pembagian Deskriptif Metode guna mengumpulkan, menghitung, dan menyajikan suatu data secara kwantitatif sehingga memberikan informasi
Lebih terperinciBAB 3 MODEL ESTIMASI REGRESI NONPARAMETRIK
BAB 3 MODEL ESTIMASI REGRESI NONPARAMETRIK Dalam melakukan estimasi pada suatu kasus regresi nonparametrik, ada banyak metode yang dapat digunakan. Yasin (2009) dalam makalahnya melakukan estimasi regresi
Lebih terperinciKumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X
Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=) disebut distribusi probabilitas X (distribusi X) Diskrit Seragam Binomial Hipergeometrik
Lebih terperinciSTUDI ANTRIAN DI PINTU MASUK GERBANG TOL PASTEUR. Deasi Harnesi NRP : Pembimbing : V. Hartanto, Ir., M.Sc
22 STUDI ANTRIAN DI PINTU MASUK GERBANG TOL PASTEUR Deasi Harnesi NRP : 0221099 Pembimbing : V. Hartanto, Ir., M.Sc FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK SIPIL UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA BANDUNG ABSTRAK Transportasi
Lebih terperinciUJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah,, ST., MT UJI KERANDOMAN (RANDOMNESS TEST / RUN TEST) Uji KERANDOMAN Untuk menguji apakah data sampel yang diambil merupakan data yang acak / random Prosedur
Lebih terperinciHaryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26
Distribusi probabilita kontinu, yaitu apabila random variabel yang digunakan kontinu. Probabilita dihitung untuk nilai dalam suatu interval tertentu. Probabilita di suatu titik = 0. Probabilita untuk random
Lebih terperinciKEBUTUHAN FASILITAS PENYEBERANGAN JALAN BERDASARKAN GAP KRITIS PADA RUAS JALAN WOLTER MONGINSIDI DEPAN FRESHMART BAHU MALL MANADO
KEBUTUHAN FASILITAS PENYEBERANGAN JALAN BERDASARKAN GAP KRITIS PADA RUAS JALAN WOLTER MONGINSIDI DEPAN FRESHMART BAHU MALL MANADO Riati Tentero J.A. Timboeleng, Audie L. E. Rumayar Fakultas Teknik Jurusan
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive
Modul ke: 02 Zulkifli, Fakultas Ekonomi dan Bisnis STATISTIK BISNIS Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive SE., MM. Program Studi Akuntansi S1 Distribusi Frekuensi Distribusi
Lebih terperinciMODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan
Lebih terperinciStatistik Non Parametrik-2
Statistik Non Parametrik-2 UJI RUN 2 Uji Run Disebut juga uji random Bertujuan untuk menentukan apakah urutan yang dipilih atau sampel yang diambil diperoleh secara random atau tidak Didasarkan atas banyaknya
Lebih terperinciPenyajian Data. Teori Probabilitas
Penyajian Data Teori Probabilitas Sub Materi Tabel distribusi frekuensi Tabel distribusi frekuensi relatif Tabel distribusi frekuensi kumulatif, histogram dan kurva ogive Teori Probabilitas - Onggo Wr
Lebih terperinciModul ke: STATISTIKA BISNIS PENYEJIAN DATA. Tri Wahyono, SE. MM. Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi AKUNTANSI S1.
Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENYEJIAN DATA Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Tri Wahyono, SE. MM. Program Studi AKUNTANSI S1 www.mercubuana.ac.id BAB 2 PENYAJIAN DATA 2 PENGANTAR Tujuan: Untuk menyajikan data
Lebih terperinciSTATISTIKA & PROBABILITAS. PANCARAN FREKUENSI
STATISTIKA & PROBABILITAS. PANCARAN FREKUENSI Statistika & Probabilitas Pancaran Frekuensi Pancaran Frekuensi Membentuk Pancaran Frekuensi raw data (data mentah) Sekelompok data yang belum tersusun & belum
Lebih terperinciStatistika I. Pertemuan 2 & 3 Statistika Dasar (Basic( Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Konsep Peubah
Statistika I Pertemuan & 3 Statistika Dasar (Basic( Statistic) Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Konsep Peubah Definisi Peubah merupakan karakteristik dari objek yang sedang diamati,
Lebih terperinciTUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA
TUGAS II STATISTIKA Oleh Butsiarah / 15B20020 Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR 2015 1. Penelitian terhadap nilai mahasiswa S1 Jurusan
Lebih terperinciData Jenis Pekerjaan 60 Ketua RT di Kelurahan Slipi Kecamatan Palmerah Jakarta Barat
Data Jenis Pekerjaan 60 Ketua RT di Kelurahan Slipi Kecamatan Palmerah Jakarta Barat Jenis Pekerjaan Frekuensi Frekuensi Relatif (f) (%) Wiraswasta 15 25 Karyawan 19 31,67 Ibu Rumah Tangga 11 18,33 Pensiunan
Lebih terperinciANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG
LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina
Lebih terperinciberapa lama waktu yang diperiukan oleh fasilitas pelayanan dalam melayani tiap
BAB IV HASIL DAN ANALISIS PENL LITIAN 4.1. Pendahuluan Sistem Antrian pada industri beton ready mixed merupakan kasus antrian yang sedikit berbeda dan kasus antrian pada umumnya. Perbedaan ini terletak
Lebih terperinciStatistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik UJI FRIEDMAN (UJI X ) r X r UJI Friedman (uji ) Untuk k sampel berpasangan (k>) dengan data setidaknya data skala ordinal Sebagai alternatif dari analisis variansi dua arah bila
Lebih terperinciKONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.
KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya
Lebih terperinciFungsi Kepadatan Probabilitas
Fungsi Kepadatan Probabilitas Gambaran Permasalahan Fungsi Distribusi Data Dalam Statistik [] Perusahaan jasa penjualan telur ayam kampung yang dikelola sendiri oleh Pak Hadi, mempunyai 3 orang karyawan.
Lebih terperinciSTATISTIKA LINGKUNGAN. DISTRIBUSI FREKUENSI DAN NILAI SENTRAL Minggu ke-2
STATISTIKA LINGKUNGAN DISTRIBUSI FREKUENSI DAN NILAI SENTRAL Minggu ke-2 PENGUMPULAN DATA Data yang terkumpul variabel Variabel sebuah karakteristik yang dapat bervariasi dari satu item ke item yang lain
Lebih terperinciPenyajian Data Bab 2 PENGANTAR. Tujuan:
PENYAJIAN DATA 1 PENGANTAR Tujuan: Untuk menyajikan data mentah yang diperoleh dari populasi atau sampel menjadi data yang tertata dengan baik, sehingga bermakna informasi bagi pengambilan keputusan manajerial.
Lebih terperinciSTATISTIKA LINGKUNGAN
STATISTIKA LINGKUNGAN DISTRIBUSI FREKUENSI DAN NILAI SENTRAL Minggu ke-2 PENGUMPULAN DATA Data yang terkumpul variabel Variabel sebuah karakteristik yang dapat bervariasi dari satu item ke item yang lain
Lebih terperinciBagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas
Probabilitas Bagian Probabilitas A) = peluang (probabilitas) bahwa kejadian A terjadi 0 < A) < 1 A) = 0 artinya A pasti terjadi A) = 1 artinya A tidak mungkin terjadi Penentuan nilai probabilitas: Metode
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pokok Bahasan Variabel Acak Pola Distribusi Masukan Pendugaan Pola Distribusi Uji Distribusi
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas. Pancaran Frekuensi
Statistika & Probabilitas Pancaran Frekuensi Membentuk Pancaran Frekuensi raw data (data mentah) Sekelompok data yang belum tersusun & belum teratur sehingga belum dapat dijelaskan ataupun dipahami. Tabel
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Husein Sastranegara International Airport adalah satu-satunya airport yang ada di kota Bandung. Salah satu fasilitas yang tersedia di airport tersebut adalah lahan parkir kendaraan roda empat untuk
Lebih terperinciCONTOH STUDI KASUS ANTRIAN
CONTOH STUDI KASUS ANTRIAN ABSTRAKSI Teori Antrian merupakan teori yang menyangkut studi matematis dari antrian-antrian dan barisbaris penengguan, yang formasinya merupakn suatu fenomena biasa yang terjadi
Lebih terperinciMODUL 2 penyajian data
Modul ke: 02 MODUL 2 penyajian data Fakultas FEB Nur Azmi Karim, SE, M.Si Program Studi Akuntansi BAB 2 PENYAJIAN DATA 2 PENGANTAR Tujuan Untuk menyajikan data mentah yang diperoleh dari populasi atau
Lebih terperinciFungsi Kepadatan Probabilitas
Fungsi Kepadatan Probabilitas Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2004 Gambaran Permasalahan Fungsi Distribusi Data Dalam Statistik [1] Perusahaan jasa penjualan telur ayam kampung yang
Lebih terperinciSTATISTICS. WEEK 5 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS WEEK 5 Hanung N. Prasetyo Kompetensi 1. Mahasiswa memahamikonsep dasar distribusi peluang kontinu khusus seperti uniform dan eksponensial 2. Mahasiswamampumelakukanoperasi hitungyang berkaitan
Lebih terperinciDISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1
DISTRIBUSI NORMAL Pertemuan 3 1 Distribusi Normal Pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre (1733). De Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva normal yang menjadi dasar dalam banyak teori
Lebih terperinciPertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu
Pertemuan ke 5 4.1 Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu Fungsi Probabilitas dengan variabel kontinu terdiri dari : 1. Distribusi Normal 2. Distribusi T 3. Distribusi Chi Kuadrat
Lebih terperinciPROSES POISSON MAJEMUK DAN PENERAPANNYA PADA PENENTUAN EKSPEKTASI JUMLAH PENJUALAN SAHAM PT SRI REJEKI ISMAN TBK
PROSES POISSON MAJEMUK DAN PENERAPANNYA PADA PENENTUAN EKSPEKTASI JUMLAH PENJUALAN SAHAM PT SRI REJEKI ISMAN TBK Ririn Dwi Utami, Respatiwulan, dan Siswanto Program Studi Matematika FMIPA UNS Abstrak.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam kehidupan sehari-hari, sering kali kita melihat adanya suatu antrian yang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari, sering kali kita melihat adanya suatu antrian yang panjang. Sebagai contoh adalah antrian di bank saat nasabah mengantri di teller untuk
Lebih terperinciSTUDI ANTRIAN DI PINTU MASUK GERBANG TOL SADANG FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK SIPIL UNIVERSITAS KRITEN MARANATHA BANDUNG
STUDI ANTRIAN DI PINTU MASUK GERBANG TOL SADANG Christianto Sukisworo NRP : 9921058 Pembimbing : Tan Lie Ing, ST., MT. FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK SIPIL UNIVERSITAS KRITEN MARANATHA BANDUNG ABSTRAK
Lebih terperinciDistribusi Teoritis Probabilitas. Distribusi Teoritis Probabilitas. Distribusi Binomial. Distribusi Binomial. Distribusi Binomial
Distribusi Teoritis Probabilitas Topik Distribusi teoritis Binomial Distribusi teoritis Poisson Distribusi teoiritis Normal 3 4 Distribusi Teoritis Probabilitas Distr. Teoritis Probabilitas Diskrit Kontinyu
Lebih terperinciPENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA
PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA 2.1. Pengumpulan Data Salah satu hal yang mempengaruhi kualitas hasil penelitian adalah kualitas data yang di kumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan
Lebih terperinciKONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS
KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS 5 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hbp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI DAN DATA PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI DAN DATA PENELITIAN 3.1 Pengantar Dalam penelitian ini digunakan rancangan penelitian kasus karena dengan rancangan ini diharapkan dapat memberikan informasi yang mendalam, akurat, lengkap
Lebih terperinciDistribusi Teoritis Probabilitas
Distribusi Teoritis Probabilitas Topik Distribusi teoritis Binomial Distribusi teoritis Poisson Distribusi teoiritis Normal 2 Distribusi Teoritis Probabilitas Distr. Teoritis Probabilitas Diskrit Kontinyu
Lebih terperinciSimulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto)
Simulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto) Weny Indah Kusumawati, MMT ITS, weny@stikom.edu Dr. Ir. Abdullah Shahab, M.Sc, ITS Abstraksi PT.
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada kehidupan sehari-hari, distribusi probabilitas dapat diterapkan dalam banyak hal yang memberikan keuntungan serta manfaat dalam pengaplikasiannya. Misalnya, pada
Lebih terperinciDISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS
DISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS Variabel Acak Distribusi Teoritis Binomial Normal 1 Variabel acak adalah sebuah besaran yang merupakan hasil dari percobaan acak yang secara untung-untungan, dapat
Lebih terperinciPokok Bahasan: MODUL PERKULIAHAN STATISTIKA BISNIS. Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive.
MODUL PERKULIAHAN STATISTIKA BISNIS Pokok Bahasan: Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Ekonomi dan Bisnis Akuntansi
Lebih terperinciUkuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya.
UKURAN PENYEBARAN 1 Bab 4 PENGANTAR Ukuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya. Ukuran penyebaran membantu
Lebih terperinciMODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA
MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 1 MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA A. Tujuan Praktikum Berikut ini adalah tujuan praktikum modul
Lebih terperinciPENGARUH DELMAN TERHADAP KELANCARAN LALU LINTAS DI JALAN GUNUNG BATU BANDUNG
PENGARUH DELMAN TERHADAP KELANCARAN LALU LINTAS DI JALAN GUNUNG BATU BANDUNG Arnold Sofyan NRP : 9621057 NIRM : 41077011960336 Pembimbing : BUDI HARTANTO SUSILO, Ir., M.Sc UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1 Adam Hendra Brata Variabel Acak Kontinyu - Variabel Acak Kontinyu Suatu variabel yang memiliki nilai pecahan didalam range tertentu Distribusi
Lebih terperinciDistribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis
Distribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis Suprayogi Dist. Prob. Teoritis Kontinyu () Distribusi seragam kontinyu (continuous uniform distribution) Distribusi segitiga (triangular distribution) Distribusi
Lebih terperinciMINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT
MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT Misalkan X 1, X 2, X 3... barisan variabel random. Kita tulis S n = n X i. Dalam subbab ini kita akan menjawab pertanyaan
Lebih terperinciINSTRUMEN PENELITIAN LAMPIRAN 1 : KISI KISI INSTRUMEN PENELITIAN
INSTRUMEN PENELITIAN LAMPIRAN 1 : KISI KISI INSTRUMEN PENELITIAN Instrumen Penelitian Variabel Pembelajaran Learning Manajement System (LMS) (X) 1. Kisi-kisi No Dimensi Indikator No. Butir Jumlah Butir
Lebih terperinciDAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI DAN GRAFIKNYA
DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI DAN GRAFIKNYA a. Tabel distribusi frekuensi Kelas Tabulasi Frekuensi 4 IIII 7 IIII IIII 9 8 1 IIII IIII II 1 11 13 IIII IIII IIII IIII 19 14 16 IIII IIII IIII IIII IIII 4 17
Lebih terperinciSTATISTIKA. A Pengertian Statistik dan Statistika. B Populasi dan Sampel. C Pengertian Data PENGERTIAN STATISTIKA, POPULASI, DAN SAMPEL
STATISTIKA PENGERTIAN STATISTIKA, POPULASI, DAN SAMPEL A Pengertian Statistik dan Statistika Statistik adalah kumpulan akta berbentuk angka yang disusun dalam datar atau tabel, yang menggambarkan suatu
Lebih terperinciSTATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA
STATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA STATISTIKA Matematika Kelas XI MIA 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 East West North 1st Qtr 2nd Qtr 3rd Qtr 4th Qtr Disusun oleh : Markus Yuniarto, S.Si Tahun Pelajaran 2016
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.
STATISTIKA INDUSTRI I Agustina Eunike, ST., MT., MBA. PERTEMUAN-1 DATA Data Hasil pengamatan pada suatu populasi Untuk mendapatkan informasi yang akurat Pengumpulan data Pengolahan data Penyajian data
Lebih terperinci3 BAB III LANDASAN TEORI
3 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Pemeliharaan (Maintenance) 3.1.1 Pengertian Pemeliharaan Pemeliharaan (maintenance) adalah suatu kombinasi dari setiap tindakan yang dilakukan untuk menjaga suatu barang dalam,
Lebih terperinciMenjelaskan pengertian distribusi binomial, mengidentifikasi eksperimen binomial dan menghitung probabilitas binomial, menghitung ukuran pemusatan
Tujuan Pembelajaran Menjelaskan pengertian distribusi binomial, mengidentifikasi eksperimen binomial dan menghitung probabilitas binomial, menghitung ukuran pemusatan dan penyebaran distribusi binomial
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi
Distribusi Frekuensi STATISTIKA DESKRIPTIF: DISTRIBUSI FREKUENSI A. Dasar 1. Populasi Data Data berasal dari berbagai sumber dan terdapat pada berbagai bidang ilmu Pada statistika, data berbentuk bilangan
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-10 Distribusi Hipergeometrik Eksperimen hipergeometrik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. sebuah sampel random berukuran
Lebih terperinciDAFTAR ISI. 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Batasan Masalah Sistematika Penulisan...
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... i ABSTRAK... iii ABSTRACT... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... vii DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR LAMPIRAN... x DAFTAR SIMBOL... xi DAFTAR SINGKATAN... xii BAB I PENDAHULUAN 1.1
Lebih terperinciSumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga. ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X
Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X = 0. Perlu diketahui bahwa luas kurva normal adalah satu (sebagaimana
Lebih terperinci6.1 Distribusi Chi Kuadrat Gambar distribusi Chi kuadrat. α Jika x berdistribusi χ 2 (v) dengan v = derajat kebebasan = n 1 maka P (c 1.
Pertemuan ke- BAB IV POPULASI, SAMPEL, DISTRIBUSI TEORITIS, VARIABEL KONTINU, DAN FUNGSI PROBABILITAS. Distribusi Chi Kuadrat Gambar distribusi Chi kuadrat α Jika x berdistribusi χ (v) dengan v = derajat
Lebih terperinciDAFTAR ISI. ABSTRAK... i. ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...
DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... ix x xi BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1. Latar
Lebih terperinciMODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL
MODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Eksponensial Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi
Lebih terperinciPERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL
Statistika, Vol., No., Mei PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Moh. Yamin Darsyah, Dwi Haryo Ismunarti Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, Jl. Kedung
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR,
BAB IV PEMBAHASAN IV.1 Analisa Harga Saham BBCA Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR, penulis akan menganalisa pergerakan harga saham BBCA. Data yang diperlukan dalam
Lebih terperinciHUBUNGAN KECEPATAN, VOLUME, KERAPATAN LALU LINTAS DENGAN METODE GREENSHIELDS PADA RUAS JALAN DR. DJUNDJUNAN BANDUNG
HUBUNGAN KECEPATAN, VOLUME, KERAPATAN LALU LINTAS DENGAN METODE GREENSHIELDS PADA RUAS JALAN DR. DJUNDJUNAN BANDUNG Dionisius Julianus Sinaga NRP : 0521054 Pembimbing : Tan Lie Ing,ST.,MT. FAKULTAS TEKNIK
Lebih terperinciDistribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas
Statistika & Probabilitas Peubah Acak Peubah = variabel Dalam suatu eksperimen, seringkali kita lebih tertarik bukan pada titik sampelnya, tetapi gambaran numerik dari hasil. Misalkan pada pelemparan sebuah
Lebih terperinciMODUL STATISTIKA KELAS : XI BAHASA. Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip
MODUL MATEMATIKA MODUL 11.1.1 STATISTIKA KELAS : XI BAHASA Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 1980117.198101.1.003 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 6 Jalan Mayjen Sungkono No. 8
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. penentuan jumlah sampel minimum yang harus diambil. Tabel 4.1 Data Hasil Survei Pendahuluan. Jumlah Kepala Keluarga (Xi)
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Pengumpulan Data Berdasarkan data jumlah kepala keluarga pada masing-masing perumahan yang didapatkan pada survei pendahuluan, maka dapat dilakukan penentuan jumlah
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK TRANSPORTASI
LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK TRANSPORTASI KELOMPOK B Randy Asad P 1406574251 Diva Pradita 1406433131 Salsabila M 1406533301 Ajruddin Akhmad 1306405534 LABORATORIUM TRANSPORTASI DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL FAKULTAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah. Permasalahan transportasi di daerah Yogyakarta terjadi sebagai salah satu
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Permasalahan transportasi di daerah Yogyakarta terjadi sebagai salah satu akibat dari laju pertumbuhan penduduk yang relatif sangat pesat, peningkatan daya
Lebih terperinciBAB IV ANALISA HIDROLOGI
BAB IV ANALISA HIDROLOGI 4.1. Diagram Alir M U L A I Data Curah Hujan N = 15 tahun Pemilihan Jenis Sebaran Menentukan Curah Hujan Rencana Uji Kecocokan Data - Chi Kuadrat - Smirnov Kolmogorov Intensitas
Lebih terperinciStatistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif
1. 2 2. 3. 4. Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif Sari Numerik Penyajian Data 2008 by USP & UM ; last edited Jan 11 MA 2081 Statistika Dasar 24 Januari
Lebih terperinci3. METODOLOGI PENELITIAN
3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret September 2011 dengan menggunakan data berupa data echogram dimana pengambilan data secara in situ dilakukan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
87 BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah Diagram alir di bawah ini merupakan langkah-langkah yang diambil untuk menunjang penelitian dan penyelesaian permasalahan
Lebih terperinciPenyajian Data. Ilham Rais Arvianto, M.Pd Hp : Statistika Pertemuan 2
Penyajian Data Ilham Rais Arvianto, M.Pd Hp : 085642419339 Email : ir.arvianto@akakom.ac.id Statistika Pertemuan 2 Penyajian Data Setelah data dikumpulkan maka data disajikan. Tujuan penyajian data dibuat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Rumusan dari permasalahan yang ditemukan adalah sebagai berikut.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG ( Cukup 3 paragraf saja ) - Jelaskan mengenai keadaan/masalah perusahaan yang diamati - Uraikan fungsi simulasi untuk mengatasi permasalahan yang ada pada obyek yang
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN PENYEBARAN DATA HERDIAN S.Pd., M.Pd. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STMIK) PRINGSEWU UKURAN PENYEBARAN DATA Selain ukuran pemusatan data dan ukuran letak data, ada juga yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian yang dilakukan oleh penulis mengenai hubungan waktu kerja terhadap hasil kerja ini dilaksanakan di SMK Taruna Mandiri Cimahi, yang beralamatkan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. pertanyaan pada perumusan masalah. Hal-hal yang dijelaskan dalam bab ini
BAB IV PEMBAHASAN Bab ini menguraikan hasil penelitian dan pembahasan untuk menjawab pertanyaan pada perumusan masalah. Hal-hal yang dijelaskan dalam bab ini mencakup pemeriksaan steady state, uji distribusi,
Lebih terperinciDISTRIBUSI FREKUENSI (DF)
DISTRIBUSI FREKUENSI (DF) Definisi : Adalah salah satu bentuk tabel yang merupakan suatu penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dimana individu hanya termasuk ke dalam kelas tertentu. Adalah penggolongan
Lebih terperinciPenyajian data histrogram
Modul ke: Distribusi Frekuensi Penyajian data histrogram Fakultas EKONOMI & BISNIS Sediyanto, ST. MM Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id Pengelompokan data Pengelompokkan data menjadi tabulasi
Lebih terperinciUKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:
UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN: Mean merupakan ukuran rata-rata dari data. Dua metode yang akan dibahas untuk menentukan rata-rata adalah rata-rata hitung dan rata-rata harmonik. Rata-rata hitung Merupakan
Lebih terperinciPengantar Statistika Matematika II
Bab 2: Sifat-Sifat Estimator Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Statistik Cukup Dalam kondisi real, kita tidak mengetahui parameter dari populasi data yang akan kita teliti Informasi dalam sampel
Lebih terperinciDAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... HALAMAN PENGESAHAN... MOTTO DAN PERSEMBAHAN... ABSTRAK... PENGANTAR...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... HALAMAN PENGESAHAN... MOTTO DAN PERSEMBAHAN... ABSTRAK... PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR NOTASI
Lebih terperinciPERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA
Saintia Matematika Vol. 1, No. 3 (2013), pp. 299 312. PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA Raini Manurung, Suwarno Ariswoyo, Pasukat Sembiring Abstrak.
Lebih terperinciDISTRIBUSI FREKUENSI (DF)
DISTRIBUSI FREKUENSI (DF) DISTRIBUSI FREKUENSI (DF) Definisi : Adalah salah satu bentuk tabel yang merupakan suatu penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dimana individu hanya termasuk ke dalam
Lebih terperinciMANAJEMEN TUNDAAN DI BANDARA
PENDAHULUAN MANAJEMEN TUNDAAN DI BANDARA Pergerakan yang efisien dari pesawat dan penumpang di bandara dipengaruhi oleh: Kapasitas bandara Jumlah penumpang dan pesawat Dr.Eng. Muhammad Zudhy Irawan, S.T.,
Lebih terperinciANALISIS ANTRIAN PADA STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UMUM(SPBU) TRANSITO JAKARTA TIMUR. : R Rizky Iqbal M :
ANALISIS ANTRIAN PADA STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UMUM(SPBU) 34-13418 TRANSITO JAKARTA TIMUR Nama NPM Jurusan Pembimbing : R Rizky Iqbal M : 15212813 : Manajemen : S. Tiwi Anggraeni, SE., MM LATAR BELAKANG
Lebih terperinci