BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314).
|
|
|
- Erlin Hartono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLIG A. Pedahulua Metode ulttage cluter aplg adalah proe pegabla apel ag dlakuka elalu dua tahap pegabla apel atau lebh (Cochra, 977:34). Pearka apel dega etode ebeara tdak jauh berbeda dega pearka apel dega etode cluter aplg. Pearka apel dega etode cluter aplg dlakuka ecara lagug ke elee atau ke cluter ag lagug ecakup eluruh elee dala cluter utuk dkupulka dataa. Sedagka pada etode ulttage cluter aplg ada perluaa dala pearka apela, atu tdak lagug dlakuka pearka apel pada elee, tetap elalu cluter terlebh dahulu epert djelaka d ata. Pada etode ulttage cluter aplg ut aplg ag dplh pada tahap pertaa debut ut aplg prer (PSU). Sedagka ut aplg ag dplh pada pearka apel tahap kedua debut ut aplg ekuder da eterua (Hae, 953:35). Pearka apel dega etode ulttage cluter aplg ddaarka pada:. Tdak teredaa keragka apel ag euat ut-ut apel ag terkecl (ultate aplg ut). Utuk ebuat keragka apel ag euat ut-ut apel terkecl eerluka baa, teaga da waktu ag bear 8
2 9 3. Dega egguaka etode ulttage cluter aplg, aka pegawaa lapaga dapat lebh dtgkatka ehgga oaplg error dapat dteka 4. Dtjau dar eg baa, etode ulttage cluter aplg lebh efe dbadgka etode apel acak ederhaa (SRS) Betuk eta pada etode ulttage cluter aplg tergatug pada etode aplg ag dpaka pada etap tahap. B. Proe Pearka Sapel Proe pearka apel erupaka cara pelha apel ag aka ejad daar perkraa. Proedur pearka apel terdr dar beberapa tahapa dataraa adalah ebaga berkut: Tahap pertaa atu elh popula da ebag popula ejad beberapa frak ebaga daar utuk pearka apel pada tahap pertaa atau prar aplg ut (PSU) keuda dabl apela. Tahap kedua atu apel frak ag dhalka dbag lag ejad frakfrak ag lebh kecl keuda dabl apela. Pebaga frak teru dlakuka apa pada ut apel ag dgka. Cotoh: Aka dadaka peelta pola peafaata araa pelaaa keehata d kabupate Bogor, aka: Peduduk Bogor : popula tud Kecaata : ut aplg prer (PSU) Ruahtagga : ut apel
3 0 Dega cara ebaga berkut: Dabl atu kecaata ecara acak ebaga kecaata apel (tahap pertaa) Satu tepat dala kecaata terplh djadka apel tahap kedua Seluruh RT dala daerah terebut djadka ut aplg da dplh ecara acak eua dega julah apel ag dgka Cara dperguaka bla: Populaa cukup hooge Julah populaa agat bear Popula eepat daerah ag agat lua Baa peelta kecl C. Perkraa Beara Sapel Dala peetua beara apel, aka dadaka kaja dar urve ag perah dlakuka ebelua gua peetua tgkat heterogeta karaktertk d atara cluter, tgkat heterogeta karaktertk d dala cluter, prevale uatu kejada ag deuaka terhadap target popula da deg effect. Dega elhat beara varabel terebut dkaj efe dea da beara apel ag dperluka. Data ag dguaka baaa berupa data hal urve. Utuk eperoleh apel ag cukup bear, aka dapat egguaka cara rotatg aple. Meurut Kh (979:) Rotatg aple adalah hal pedataa urve beberapa tahu djadka daar utuk eta wlaah ag lebh kecl. Hala aka erupaka la rata-rata. Hal daraka bla daa tereda
4 tdak eugkka utuk elakuka urve apel dega level peaja lebh kecl. Mal data level peaja kecaata dperkraka berdaarka data beberapa tahu dar urve dega level peaja kabupatekota. Dar data urve ag ada dtetuka target popula, kejada terhadap target popula da kejada target popula terhadap popula dar varabel tertetu ag ada pada data urve. Agka dapat dguaka utuk eperkraka beara apel () dega ruu ag dguaka berupa probablt proportoal to ze (PPS). dega ( p)( p)( deff )(.05) ( e. p) ( k)( x) Z α (3.) : baaka apel ag dperluka Z α :,96 utuk tgkat kepercaaa 95% p : perkraa propor kejada dar dkator ag aka dperkraka (propor kejada terhadap target popula).05 : beara utuk atpa o repo ebear 5% deff : deg effect, rao vara uatu etode aplg dbag dega vara dar etode apel acak ederhaa (SRS) e : peretae arg of error (relatve tadard error) terhadap p (ba dtetuka berbeda utuk etap dkator) k x : propor kejada dar target popula terhadap popula : rata-rata baaka aggota ruahtagga
5 Dala peetua beara apel dpegaruh oleh baaka kejada atau propor kejada bak terhadap target popula da target popula terhadap popula ecara keeluruha erta rata-rata aggota ruahtagga. Dapg tu perlu dperhtugka juga level of cofdece (elag kepercaaa), arg of error (bataa kealaha ag dharapka) da tabaha apel utuk egata apabla terjad o repoe. o repoe perlu dperhtugka karea pada pelakaaa lapaga erg terjad adaa o repoe epert repode eolak ejawab, repode tdak djupa, repode telah pdah, daftar a hlag atau daftar a tdak dapat dolah. Maalah perlu datpa da daat ejak awal ehgga julaha tdak terlalu baak karea aka eebabka ba dala eta. Meurut Kh (979) o repoe utuk urve apel dperhtugka ebear 5 pere dega la,05. D. Eta karaktertk apel. Total da rata-rata popula Malka baaka ut ag dapat djadka daar utuk pearka apel pada tahap pertaa (PSU) adalah da baaka ut ag dapat djadka daar pearka apel pada tahap kedua atau ecodar aplg ut (SSU) pada etap ut pearka apel pada tahap pertaa ag ke- adalah M. Bla j eataka la karaktertk pada ut SSU ke-j dala ut PSU ke-, aka la total da rata-rata dapat dataka ebaga berkut a. Total la karaktertk pada etap PSU ke- adalah
6 3 M j (3.) dega j : la karaktertk dar ut ke-j dar cluter ke- M : baaka ut apel pada cluter terplh ke- : la total karaktertk pada etap PSU ke- b. Rata-rata la karaktertk PSU ke- adalah M j (3.3) dega : la rata-rata karaktertk PSU ke- : baaka ut apel terplh pada etap cluter (kota pada etap cluter) c. Total la karaktertk dala popula adalah M j j (3.4) M (3.5) (3.6) dega : la total karaktertk dala popula : julah cluter dala popula
7 4 d. Rata-rata la karaktertk per ut PSU dala popula (3.7) M (3.8) dega : la rata-rata karaktertk per ut PSU dala popula e. Rata-rata la karaktertk per ut SSU dala popula (3.9) M M (3.0) dega M M (3.) : la rata-rata karaktertk per ut SSU dala popula. Eta total da vara eta total a. Rata-rata la karaktertk per ut apel dar cluter ke- j j (3.) dega
8 5 : la rata-rata karaktertk per ut apel dar cluter ke- b. Rata-rata la karaktertk ut apel pada ag-ag cluter j j (3.3) (3.4) dega : baaka cluter terplh : la rata-rata karaktertk ut apel pada ag-ag cluter c. Vara dar la karaktertk ut apel atar cluter ( ) b (3.5) dega b : vara dar la karaktertk ut apel atar (betwee) cluter d. Vara dar eta rata-rata la karaktertk apel v ( ) ( ) (3.6) v b ( ) (3.7) Apabla la ehgga dperoleh
9 6 v b ( ) dega (3.8) v ( ) : vara dar eta rata-rata la karaktertk apel e. Stadard error dar eta rata-rata la karaktertk apel ( ) v( ) e (3.9) dega e ( ) : perkraa kealaha ag debabka oleh etode aplg (tadard error) f. Relatve tadard error dar eta rata-rata la karaktertk apel e ( ) ( ) re (3.0) dega re ( ) : relatve tadard error, erupaka rao tadard error terhadap la rata-rata karaktertk ut apel pada ag-ag cluter g. Vara dar karaktertk ut apel dala cluter ke- ( j ) j w (3.) dega w : vara dar karaktertk ut apel dala (wth) cluter ke- h. Rata-rata vara per cluter dar karaktertk apel
10 7 ( ) ( ) j j w (3.) w w (3.3) dega w : rata-rata vara per cluter dar karaktertk ut apel ag dperhtugka dar ag-ag cluter Dega eghtug vara atar cluter da vara dala cluter aka dapat dhtug tercluter (tra cla) correlato coeffcet atau erg debut rate of hoogeet. Dala aal dguaka data urve, ehgga peghtuga tercluter correlato coeffcet terebut erupaka uatu pedekata. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) j j j j ˆ + ρ (3.4) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) + w w ˆρ (3.5) ( ) ( ) ( ) ˆ w b w b + ρ (3.6) ρˆ : tercluter correlato coeffcet, eujukka tgkat keerata
11 8 hubuga uatu karaktertk atar ut d dala cluter atau debut rate of hoogeet (roh), la roh d atara da M deff vara etode aplg vara etode apel acak ederhaa + ( )ρˆ deff : deg effect, atu efek dar pegguaa etode aplg ag erupaka rao atara vara uatu etode aplg da etode apel acak ederhaa (SRS) Rao berart etode terebut aa efe dega etode apel acak ederhaa (SRS) Rao < berart etode apel acak ederhaa (SRS) kurag efe Rao > berart etode apel acak ederhaa (SRS) lebh efe Utuk tgkat kepercaaa ebear 95% aka Z, 96. Tgkat kepercaaa α eujukka bahwa eta ag dperoleh ata dharapka aka ± α terletak pada elag Z (tadard error), dega krtera terebut aka ±, daa: elag dar eta p ejad p Z ( p) α e e : peretae arg of error atau relatve tadard error e p : tadard error
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1
8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua
PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )
PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da
Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS
5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem
100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400
h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat
BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI
Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg
BAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEOR. Aal Regre Salah atu tuua aal data adalah utuk memperkraka/memperhtugka beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. Setap kebaka (polc), bak dar pemertah maupu wata,
TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil
4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa
Pedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga
BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP
III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel
Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)
ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Mata Kuliah: Statistik Inferensial
STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEOR. Aal Regre alah atu tuua aal data adalah utuk memperkraka/memperhtugka beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. etap kebaka polc, bak dar pemertah maupu wata, elalu
Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan
PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai
BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain
BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk
PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto
Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad
PERTEMUAN 14-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 4-MPC PRAKTIK Oleh: Adh Kurawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Double Samplg Utuk Peduga Beda, Rato, Regres Msalka, pada kods tertetu, kta g megguaka dfferece estmator, rato estmator, atau regresso
Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
BAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.
BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk
WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si
ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor
BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif, karena data yang
BAB III METODE PENELITIAN A. Je Peelta Je peelta merupaka je peelta kuattatf, karea data yag dperoleh adalah data kuattatf megea hal belajar wa, yag dguaka utuk megaal data dega megguaka hpote keamaa dua
BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
BahanBelajar Mandiri (BBM) 1
BahaBelajar Madr BBM DASAR-DASAR STATISTIKA Mujoo.0 Aalss Data Da Peluag DASAR - DASAR STATISTIKA PENDAHULUAN Dala Baha Belajar Madr BBM pertaa ada aka epelajar dasar-dasar statstka ag ecakup pegerta statstk
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
ANALISIS KINERJA BANK DENGAN DEA
ANALISIS KINERJA BANK DENGAN DEA Julza Hdayat Staf Pegaar Jurua Tekk Idutr Fakulta Tekk USU Abtrak: Ukura produktvta erupaka uatu dkator dala ela keapua berag dar uatu peruahaa. Beara euukka eberapa auh
UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI.
//03 UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. UKURAN SIMPANGAN Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar
2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan :
Jei- jei pedugaa Iterval:. Pedugaa Parameter dega ampel bear (>30) a. Pedugaa terhadap parameter rata-rata Diketahui; z Maka; Z Z Tetapi apabila tadard deviai populai tidak diketahui, maka diguaka tadar
Pendugaan Parameter 1
Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekrp Data Hal Peelta Setelah melakuka peelta, peelt medapatka hal tud lapaga utuk memperoleh data dega tekk te, etelah dlakuka uatu pembelajara atara kelompok
PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:
Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa
Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012
/6/0 UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar
BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
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
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Untuk mengetahui lebih jelas mengenai uji Modifikasi Baumgartner Weiβ
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Utuk egetahu lebh elas egea u Modfkas Baugarter Weβ Schdler (MBWS) dperluka teor-teor yag edukug. Utuk tu, bab eelaska egea statstk oparaetrk u beda dua rata-rata dega
S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujua Peelta Berdaarka rumua maalah pada BAB I, peelta kuattatf yag aka dlakaaka bertujua utuk megetahu adaya perbedaa hal belajar peerta ddk pada metode Numbered Head
BAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV
Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok
Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Analisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas
Perancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Peracaga Pegedal PID Ittut Tekolog Seuluh Noember Pegatar Mater Cotoh Soal Latha Rgkaa Pegatar Mater Cotoh Soal Peracaga Pegedal P Peracaga Pegedal PI Peracaga Pegedal PD Peracaga Pegedal PID Latha Rgkaa
TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :
Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula
PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS
PENAKIR REGREI CUM RAIO UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFIIEN KURTOI DAN KOEFIIEN KEWNE usta Wula ar *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
II. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi
3 II. TINJAUAN PUSTAKA. Aalss Regres Aalss regres merupaka salah satu metode statstka ag dguaka utuk mempelajar da megukur huuga statstk ag terjad atara dua atau leh varael. Dalam regres sederhaa dkaj
PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Statistik dan Probabilitas 3
Stattk da Probablta BAB II TEKNIK SAMPLING II.. Pegerta Samplg dalam Idutr Dalam dutr bayak pegukura dambl dar ba data. Sebelum lagkah dambl, data perlu dkumpulka dahulu. Malya data yag dperluka utuk megotrol
Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION )
9/08/0 ( MULTIPLE LINEA EGEION ) Elty arva, T., MT. Fakulta Teknk Juruan Teknk Indutr Unverta Krten Maranatha Bandung Pengantar Pada e ebelumnya kta hanya menggunakan atu buah X, dengan model Y = a + bx
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Muniya Alteza
RISIKO DAN RETURN 1. Estmas Retur da Rsko Idvdual. Kosep Dversfkas 3. Kovaras da Koefse Korelas 4. Estmas Retur da Rsko Portofolo Muya Alteza m_alteza@uy.ac.d Estmas Retur da Rsko 1) Estmas Realzed Retur
PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN
PENAKI AIO UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDEHANA MENGGUNAKAN KOEFIIEN VAIAI DAN MEDIAN sk ahmada *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Pengajar: Dr. Agus M Soleh
Pegajar: Dr. Agus M Soleh Surve percobaa populato sample hmpua semua objek ag mejad mat pegambla kesmpula hmpua baga dar populas melakuka pegamata terhadap seluruh populas sergkal tdak mugk dlakuka ketka
INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Analisis Kriteria Investasi
Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa
BAB I. SIFAT-SIFAT PADATAN
BAB I. SIFAT-SIFAT PAATA Beberaa fat adata yag etg dalam emroea adata dataraya adalah:. Betuk adata (morfolog, artcle hae). 2. Ukura artkel adata, melut: Partkel tuggal Camura artkel dega berbaga ukura.
FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Metode Statistika Pertemuan IX-X
/7/0 Metode Statitika Pertemua IX-X Statitika Ifereia: Pedugaa Parameter Populai : Parameter Cotoh : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ditribui amplig PENDUGA TAK
Analisis Kriteria Investasi TUJUAN
Aalss Krtera Ivestas TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft.
BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl