HANDOUT ANALISIS REGRESI. Kismiantini NIP

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "HANDOUT ANALISIS REGRESI. Kismiantini NIP"

Transkripsi

1 HANDOUT ANALISIS REGRESI Ksmat NIP 9798 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI OGAKARTA

2 Aalss Regres da Aalss Korelas Aalss Regres Aalss Korelas Model Regres Lear Sederhaa Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah satu peuah dapat dramalka dar peuah laya Aalss Korelas Aalss statstka yag memahas tetag derajat (kekuata huuga atara peuah-peuah Korelas Korelas ε,,, adalah la peuah tak eas dalam pegamata ke- da adalah parameter adalah kostata yag dketahu, yatu la peuah eas dar pegamata ke- ε adalah galat yag ersfat acak dega rataa E[ε ] da ragam Var [ε ]σ ; ε da ε j tdak erkorelas sehgga peragam/kovaras σ {ε, ε j j} utuk semua,j ; j d ε ~ N, σ Sehgga : ( E [ ] Model regres lear sederhaa Model regres datas dkataka sederhaa, lear dalam parameter, da lear dalam peuah eas Dkataka k sederhaa d h karea haya ada satu peuah eas Dkataka lear dalam parameter karea tdak ada parameter yag mucul seaga suatu ekspoe atau dkalka atau dag oleh parameter la Dkataka k lear dalam peuah eas karea peuah dalam model terseut erpagkat satu Model yag lear dalam parameter da lear dalam peuah eas juga damaka model ordo-pertama Plot Data! NEVER skp ths step! The data may ot eve e lear ad a dfferet model may e more approprate

3 7 8 9 e (ssaa ke- adalah eda atara la amata dega la dugaaya ˆ Persamaa regres lear dugaa : ˆ,8 8, ˆ,8 8, Bagamaa medapatka da? Metode kuadrat terkecl, yatu dega memmumka jumlah kuadrat galat : ε L L ( E( ( ( L ( ( ( ( Pedugaa terhadap koefse regres: peduga ag da peduga ag ( ( Metode Kuadrat Terkecl Bagamaa Peguja terhadap model regres?? parsal (per koefse uj-t ersama uj-f (Aava Bagamaa mela kesesuaa model?? R (Koef Determas: % keragama yag mampu djelaska oleh

4 Maka dugaa koefse regres Msalka g megetahu huuga jarak tempuh kedaraa mol dalam km ( dega tgkat t emsya dalam ppm ( Plot data teryata meujukka ada huuga lear atara da Dcoaka model lear ε, dperoleh persamaa regres ˆ, 7 Apa maka da pada koteks? Maka dar yatu rata-rata ems megkat,7 ppm utuk setap keaka jarak tempuh kedaraa mol km(atau keaka jarak tempuh kedaraa mol km aka megkatka rata-rata ems yag dhaslka mol seesar,7 ppm Maka dar yatu utuk mol dega jarak tempuh kedaraa mol km (mol aru tgkat ems yag dhaslka rata-rata seesar ppm Soal 7 8 9,,8,7,9,,,,,7,,,,,9,,7,,,8, 7 8 9,9,,,,,,,9,,7,,9,,,8,,,8,,,;,; 9,;,8; 7, Apakah la mutu rata-rata (NMR pada akhr tahu pertama ( dapat dramalka dar la uja masuk (? Bla jawaa ya, maka Buatlah dagram pecar da Tetuka persamaa regres dugaaya eserta makaya! Soal Data erkut merupaka hasl peelta tetag huuga atara la ulaga Matematka (dalam skala la sampa dega lama waktu elajar matematka (dalam jam selama semggu Nla ulaga matematka Lama waktu elajar matematka a Tetuka peuah maa seaga peuah eas da peuah tak eas! Tetuka persamaa regres dugaa da erka maka dugaa koefse regresya! Soal Suatu peelta telah dlakuka utuk megetahu huuga atara pegeluara utuk kla ( dalam jutaa rupah dega peermaa melalu pejuala ( dalam jutaa rupah pada perusahaa tertetu Berkut rgkasa dataya :,,, 7,, a Tetuka persamaa regres dugaa! Berka makaya Bla pegeluara utuk kla seesar juta rupah, erapakah peermaa dar hasl pejuala? Soal Seorag guru matematka mecatat lama waktu (, dalam met, yag daml dar perjalaa ke sekolah ketka meggalka rumah setelah jam 7 pag (, dalam met pada tujuh pag har yag tercatat a Plot data dega dagram pecar Berka pejelasa dar plot terseut Tetuka persamaa regres lear sederhaa dar da makaya c Gamarka gars regres dar padagamar a 7 Soal Tael meujukka skor tes pealara veral,,, da skor tes Iggrs,, utuk setap sampel acak dar 8 aak yag megkut kedua tes terseut: Aak A B C D E F G H a Plot data dega dagram pecar Berka pejelasa dar plot terseut a Tetuka persamaa regres lear dugaa da erka makaya 8

5 ASUMSI-ASUMSI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA MODEL REGRESI LINEAR SEDERHANA BERGALAT NORMAL ε da adalah parameter adalah kostata yag dketahu laya ε adalah galat yag meyear N(,σ da eas satu sama la SUMSI-ASUMSI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA Galat memlk ragam yag kosta Galat meyear ormal Galat ersfat salg eas ε dduga oleh e ˆ!!! Selajutya e dseut ssaa atau la dugaa galat GALAT MEMILIKI RAGAM ANG KONSTAN Plot ssaa (e dega la dugaa ( ˆ ˆ Plot ssaa (e dega peuah eas ( Bla ssaa-ssaa tdak memetuk suatu pola tertetu maka galat memlk ragam yag kosta Galat memlk ragam Galat tdak memlk ragam kosta (tdak erpola kosta (erpola GALAT MENEBAR NORMAL Plot peluag ormal ag ssaa yatu e versus h,7 h KTG z, KTG JKG /( p JKG h adalah la harapa d awah asums keormala Ssaa durutka dar kecl ke esar e Gamar dsampg meujukka ahwa galat meyear ormal karea ttk-ttk (ssaa-ssaa megkut arah gars dagoal h PERHATIKAN TABEL BERIKUT Ŷ, KTG 7, Uruta Ŷ e e ak terurut h , - -, , , , 8 -, 7 7, , ,7, GALAT BERSIFAT SALING BEBAS Bla data tdak damat secara ersamaa,melaka dalam suatu uruta waktu maka uatlah plot ssaa (e terhadap waktu Tujua adalah utuk melhat apakah ada korelas atara suku galat dega suku galat erkutya Bla suku-suku galat salg eas, maka ssaa-ssaa erfluktuas secara acak d sektar la o Bla data damat ersamaa, utuk melhat keacaka galat percoaa duat plot atara la dugaa galat (e dega la dugaa respos ( Ŷ Apala erfluktuas secara acak d sektar ol maka dapat dkataka ahwa galat salg eas

6 SOAL Seuah peelta megukur ayakya gula yag teretuk pada eraga suhu Data telah dkodeka seaga erkut: a Tetuka persamaa gars regres lear dugaa Dugalah ayakya gula yag teretuk la suhuya,7 c Perhatka gamar erkut, apa yag dapat Ada smpulka dar gamar terseut? Resduals Versus the Ftted Values (respose s Normal Proalty Plot of the Resduals (respose s Res dual Perc cet Ftted Value Resdual 8 SOAL Perhatka gamar erkut : 9 8 Scatterplot of vs Versus Fts Normal Proalty Plot (respose s (respose s 7 Resdual Percet - - Ftted Value Resdual Gamar Plot da Gamar Plot la dugaa vs ssaa Gamar Plot Peluag Normal a Apa yag dapat Ada smpulka dar gamar, da? Berka pejelasaya Berdasarka Gamar, apa tada dar koefse korelasya? Berka pejelasaya 9

7 INFERENSI DALAM ANALISIS REGRESI Iferes tetag a Selag Kepercayaa ag a Selag Kepercayaa ag Uj ag Iferes tetag a Selag Kepercayaa ag Uj ag Selag Kepercayaa ag s ~ ( { } P t t Tgkat kepercayaa α ( tα ( α ; ; s{ } ± t s{ } KTG α dega { } ;( ( s Msalka dperoleh selag kepercayaa 9% ag,89, Artya dduga ahwa rata-rata ayakya jam-orag ( ak sektar atara,89 sampa, satua utuk setap keaka satu ut ukura lot ( Uj ag lawa Hpotess H : (Tdak ada huuga lear atara da H : (Ada huuga lear atara da Sumer Keragama Regres d JK KT F ht F tael JKR KTRJKR/ Galat - JKG KTGJKG/- Total - JKT F ht KTR/KTG F α(,- Krtera keputusa : H dtolak jka F ht > F α(,- t ht t ht { } s Krtera keputusa : H dt l k jk t t H dtolak jka t ht > t α/(- Perhatka smpaga total erkut : ˆ ˆ Jumlah kuadrat smpaga-smpaga terseut : ( ( ˆ ( ˆ JKT JKR JKG JKT JKG ( ( JKR JKT JKG Uj Satu Arah Bag Apakah postf atau tdak? Hpotess : H : H : > Taraf yata : α Statstk uj : t /s{ } Krtera Keputusa : H dtolak jka t ht > t α(- Msalka a Suatu Kostata t Ujlah apakah a atau tdak? Statstk t tk uj : Apakah egatf atau tdak? Hpotess :H : H : < Taraf yata : α Statstk uj :t/s{ } Krtera Keputusa : H dtolak jka t ht < -t α(- t s { } Gat dega a

8 Selag Kepercayaa ag P t tα ; s ~ t( α ( ( α ; { } s { } { } KTG ± t α s dega { } s ( ( Msalka dperoleh selag kepercayaa 9% ag,, Artya dduga ahwa rataa ayakya jam-orag sektar atara, sampa, satua utuk ukura lot seesar Selag tdak mempuya maka Selag kepercayaa tdak selalu memerka formas yag ermafaat 7 Uj ag lawa Hpotess H : H : Taraf Nyata : α Statstk Uj : t ht s { } Krtera keputusa : H dtolak jka t ht > t α/(- 8 Soal Data erkut merupaka hasl peelta tetag huuga atara la ulaga Matematka (dalam skala la sampa dega lama waktu elajar matematka (dalam jam selama semggu Nla ulaga matematka Lama waktu elajar matematka atetuka peuah maa seaga peuah eas da peuah tak eas! Aggap asums-asums dalam model regres lear sederhaa terpeuh Tetuka selag kepercayaa 99% ag da eserta makaya! cujlah apakah ada huuga lear atara lama waktu elajar matematka da la ulaga matematka? Guaka taraf yata α, dujlah apakah lawa? Guaka taraf yata α, eujlah apakah atau tdak? Guaka taraf yata α, 9 Soal Suatu percoaa dlakuka pada jes mol aru merk tertetu, utuk meetuka jarak yag dutuhka utuk erhet la mol terseut drem pada eraga kecepata Data yag dperoleh seaga erkut: Soal Suatu tes derka pada semua mahasswa aru Seseorag yag memperoleh la d awah tdak dzka megkut kulah matematka yag asa, tetap harus megkut suatu kelas khusus (remedal class Berkut rgkasa data dar la tes da la akhr ag mahasswa yag megkut kulah matematka yag asa: a Tetuka peuah maa seaga peuah eas da peuah tak eas! Tetuka persamaa aa regres dugaa! c Bla adalah la teredah agar lulus dar pelajara matematka terseut, erapakah atas la tes teredah d masa medatag utuk dapat dzka megkut kulah terseut? Bla model regres ordo pertama layak dguaka d Ujlah apakah ada huuga ler atara la tes da la akhr? Guaka taraf yata, e Tetuka selag kepercayaa 9% ag da eserta makaya Sum Square of Errors (SSE JKG SSE ( ˆ Kecepata (klometer per jam 8 9 Jarak sampa erhet (meter 88 9 atetuka peuah maa seaga peuah eas da peuah tak eas! Tetuka persamaa regres dugaa da erka maka dugaa koefse regresya! Aggap asums-asumsya terpeuh ctetuka selag kepercayaa 9% ag da erka makaya! dtetuka selag kepercayaa 9% ag da erka makaya! eujlah apakah ada huuga lear atara kecepata da jarak sampa erhet? Guaka taraf yata α, fujlah apakah postf? Guaka taraf yata α, SSE

9 Normal Equato Data Kredt Kosume Hal No Data d awah meujukka ag seuah perusahaa kredt kosume yag eroperas d eam kota, ayakya perusahaa sejes yag eroperas d kota tu ( da esarya totalt kredt dalam rua yag tertuggak (: Aggaplah ahwa model regres ordo pertama layak dguaka a Tetuka persamaa regres dugaaya! Tetuka selag kepercayaa ag da eserta makaya! c Ujlah apakah esarya total kredt tertuggak erhuuga dega ayakya perusahaa sejes yag eroperas d kota tu!

10 Ukura Deskrptf ag Huuga atara Peuah Beas ( da Peuah Tak Beas ( dalam Model Regres * Koefse Determas * Koefse Korelas Perhatka kemal ( ˆ ˆ ( ( JKT JKR JKG JKT megukur keragama d dalam amata-amata atau ketdakpasta ketka meramalka tapa megguaka peuah eas keragama eaga a total oa JKG megukur keragama dalam dega megguaka model regres yag meyertaka peuah eas keragama yag tdak dapat djelaska JKR megukur keragama yag erasal dar gars regres keragama yag dapat djelaska Koefse Determas Ukura utuk megukur pegaruh dalam meuruka keragama adalah JKT JKG JKR JKG Koefse r JKT JKT JKT determas Karea JKG JKT maka r ˆ ˆ Perhatka Gamar!! Jka semua amata terletak pada gars regres maka JKG da r Peuah eas erhasl mejelaska semua keragama d dalam amata-amata Perhatka Gamar!! Jka kemrga gars regres adalah sehgga ˆ maka JKG JKT da r Tdak ada huuga lear atara da Peuah eas dalam etuk regres lear tdak sa mematu sama sekal dalam meuruka keragama dalam amata-amata t Gamar Gamar Semak dekat pada semak tgg tgkat huuga lear atara da Maka koefse determas Msalka g megetahu huuga atara jarak tempuh kedaraa ( dega tgkat emsya ( suatu mol? Dperoleh r 89,9%, artya sektar 89,9% keragama dar tgkat ems suatu mol yag dapat djelaska oleh jarak tempuhya atau Keragama tgkat ems suatu mol erhasl dturuka 89,9% dega dsertaka peuah jarak tempuh Huuga atara da r ( s r ( s r dalam hal s ( s (

11 Koefse Korelas r ± r Tada plus atau mus tergatug pada kemrga gars regresya postf atau egatf - r > < 7 Rumus Htug ag r ( ( [ ( ( ] ( ( r Bla huuga lear atara da sempura maka r ± r huuga sempura da searah r - huuga sempura da erlawaa arah Korelas haya dapat megukur huuga lear!!! 8 Koefse Korelas atara da Koefse korelas populas dyataka dega ρ Utuk meguj apakah ada huuga lear atara da pada model ε dapat pula dega meguj H : ρ lawa H : ρ Jka regres atas merupaka gars lurus maka koefse korelas pada populas adalah ρ atau ρ ρ Koefse korelas sampel Var (, E( E( E( ( Var ( σ σ Cov r ( ( ( 9 ( Peguja hpotess tetag koefse korelas Hpotess H : ρ (Tdak ada huuga lear atara da H : ρ (Ada huuga lear atara da H : ρ H : ρ H : ρ < H : ρ > Taraf yata : α Statstk uj : r t r Krtera Keputusa : H dtolak jka t ht > t α/,- H dtolak jka t ht < - t α,- H dtolak jka t ht > t α,- Hpotess H : ρ k H : ρ k H : ρ k H : ρ k H : ρ < k H : ρ > k Taraf yata : α r k Statstk Uj : l l Z r k Krtera Keputusa : H dtolak jka Z ht > Z α/ H dtolak jka Z ht < -Z α H dtolak jka Z ht > Z α Soal Data la mutu rata-rata 7 8 9,,8,7,9,,,,,7,,,,,9,,7,,,8, 7 8 9,9,,,,,,,9,,7,,9,,,8,,,8,, Keteraga: : la mutu rata-rata (NMR pada akhr tahu pertama :la uja masuk Aggap model regres lear cocok dguaka a Tetuka koefse determas da makaya Tetuka koefse korelas c Apakah ρ >,7? Lakuka peguja hpotess dega α,

12 Soal Data Pemelharaa Kalkulator , 8,, 7, ( (, ( ( 98 adalah ayakya kalkulator yag dservs adalah lamaya waktu utuk memperak kalkulator Aggap model regres lear sederhaa cocok dguaka Htuglah koefse determas! Berka makaya! Htuglah koefse korelasya! Apakah ρ? Lakuka peguja hpotess dega α, Soal Data erkut merupaka hasl peelta tetag huuga atara la ulaga Matematka (dalam skala la sampa dega lama waktu elajar matematka (dalam jam selama semggu Nla ulaga ua matematka Lama waktu elajar matematka a Tetuka peuah maa seaga peuah eas da peuah tak eas! Aggap asums-asums dalam model regres lear sederhaa terpeuh Tetuka koefse determas da makaya ctetuka koefse korelas dujlah apakah ada huuga ler atara lama waktu elajar matematka da la ulaga matematka? Guaka uj korelas populas dega taraf yata, Soal Suatu tes derka pada semua mahasswa aru Seseorag yag memperoleh la d awah tdak dzka megkut kulah matematka yag asa, tetap harus megkut suatu kelas khusus (remedal class Berkut rgkasa data dar la tes da la akhr ag mahasswa yag megkut kulah matematka yag asa: a Tetuka peuah maa seaga peuah eas da peuah tak eas! Bla model regres ordo pertama layak dguaka Tetuka koefse determas da makaya ctetuka koefse korelas dapakah ρ,8? Lakuka peguja hpotess dega α, Kt Krtera koefse korelas (Sarwoo:: : Tdak ada korelas atara dua varael >,: Korelas sagat lemah >,,: Korelas cukup >,,7: Korelas kuat >,7,99: Korelas sagat kuat : Korelas sempura

13 UJI F UNTUK KETIDAKCOCOKKAN MODEL REGRESI LINEAR SEDERHANA ANALISIS VARIANSI UJI F UNTUK KETIDAKCOCOKKAN MODEL REGRESI LINEAR SEDERHANA Uj megasumska ahwa pegamata-pegamata utuk suatu tertetu ersfat eas, tersear ormal, memlk ragam yag sama Uj meghedak adaya pegamata erulag pada satu atau leh la Formula Hpotess Hpotess H : E{} H : E{} Atau H : Tdak ada ketdakcocoka model regres lear sederhaa dega data H : Ada ketdakcocoka model regres lear sederhaa dega data Atau H : Model regres lear sederhaa cocok H : Model regres lear sederhaa tdak cocok Jumlah Kuadrat Ketdakcocokka Model (JKKM JKG JKGM JKKM Perhatka : j ˆ j Smpaga galat j j Smpaga galat mur j ˆ j Smpaga ketdakcocoka model ( ( ˆ ˆ j j ( j j ( j j JKG JKGM JKKM Statstk Uj JKGM ( j j JKG ( k ( k J KKM F JKGM JKKM JKG JKGM d ( G ; d ( GM k ; d ( KM k Soal, lakuka uj kecocoka model regres lear sederhaa, guaka taraf yata, j j The regresso equato s Σ 8, Σ, Σ 88, Σ 79 Ŷ,7,87

14 Soal Data Kosetras Laruta a Tetuka persamaa regres lear dugaaya Lakuka uj F utuk memerksa apakah ada ketdakcocoka model la dguaka model regres lear sederhaa, guaka α c Buatlah dagram pecar atara da, megdkaska model regres apa yag cocok? Jelaska Seorag kmawa mempelajar huuga kosetras suatu laruta ( dega waktu ( 7 Soal Bagamaa uj kecocoka model regres lear sederhaa dlakuka la tdak ada pegamata erulag pada la? Berka pejelasa

15 Perhatka kemal model regres lear sederhaa: ε PENDEKATAN MATRIKS TERHADAP ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA ε ε M ε M ε ε M M ε M ε Perhatka ahwa adalah vektor la-la harapa ag amata-amata t sea E{} } Perhatka!!! Sehgga : E { } ε Syarat : adalah suatu vektor peuah-peuah h acak ormal yag eas dega E {} ε da σ {} ε σ I Persamaa ormal regres lear sederhaa dtuls dalam otas matrks K M K M K M K t t t t ( Uj terhadap Utuk meguj apakah ada huuga lear atara dega, dlakuka k peguja erkut : Hpotess : H : H : Taraf yata : α Statstk Uj : F KTR JKR /( p KTG JKG /( p p : ayakya parameter / JKR JKT-JKG JKT Krtera Keputusa : H dtolak jka F ht > F α(p-,-p / J / JKG / / Perhatka!!! / JKT / J J ( L J M M M L

16 Selag Kepercayaa ag k k ± tα /, ( p s { k } s { } { } s { } { }, s, { } s / s KTG s { } ( Koefse Determas r JKR/JKT - (JKG/JKT Koefse korelas Soal Suatu percoaa telah dlakuka utuk meetuka apakah erat seekor kamg (dalam klogram dapat dpredkska (setelah pada perode tertetu erdasarka jumlah makaa yag dmaka (dalam klogram Berkut data yag telah dyataka dalam otas matrks 79 8, 79, 7 [ 78], J [ 8] Aggap model regres ordo pertama dapat dguaka a Tetuka persamaa regres dugaa eserta makaya Bla jumlah makaa seekor kamg seesar kg, erapakah predks erat kamg terseut? c Buatlah selag kepercayaa 99% ag da erka makaya d Tetuka koefse korelasya r ± r 7 Soal (kerjaka dega pedekata Data Kerusaka Rasa pedekata matrks Data erkut merupaka hasl peelta tetag huuga atara suhu peympaa (dalam F da lama (dalam mggu seelum mula terjad kerusaka rasa suatu produk Aggap ahwa model regres ordo pertama dapat dguaka atetuka persamaa regres dugaaya Ujlah apakah ada huuga lear atara suhu peympaa da lama seelum mula terjad kerusaka rasa suatu produk? cbuat selag kepercayaa ag da! dtetuka koefse determas da koefse korelasya! 9

17 ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA Dose Pegampu : Ksmat, MS Igat Igat! Metode Metode Kuadrat Kuadrat Terkecl Terkecl utuk utuk Model Model Regres Regres Lear Lear Sederhaa Sederhaa ( ( ( ( ( E Q ( ( ( ( ( E Q Q Q ( Q ( Q Lalu Lalu kedua kedua turua turua parsal parsal terseut terseut dsamadegaka dsamadegaka ol ol, dega dega peduga peduga ag ag da da adalah adalah da da yag yag memmumka memmumka Q Q ( ( Persamaa Persamaa Normal Normal Model Model Regres Regres Lear Lear Gada Gada Model Model Regres Regres Lear Lear Gada Gada p p ε, L dega : dega :,,, p- adalah parameter,,,p- adalah kostata yag dketahu laya,p ε salg eas da meyear N(,σ,,, Persamaa regres dugaa :, ˆ p p L g g P N l Persamaa N l Persamaa Normal Normal p p K p p p p K K p p p p p p K M p p p p p p Model Model Regres Regres Lear Lear dega dega Peuah Peuah Beas Beas ε Persamaa regres dugaa : ˆ Persamaa ormal :

18 L L M M M L L L M L Memaka Persamaa Regres Dugaa Msalka : Ig megetahu apakah volume pejuala (, gros erhuuga dega jumlah peduduk d (, rua jwa da pedapata per kapta (, dolar Dperoleh e persamaa aa regres es dugaaya alah aa ˆ,,9, 9 Persamaa meujukka ahwa rataa volume pejuala dharapka aka ak,9 gros la jumlah peduduk ak ru jwa kalau pedapata p per kapta tetap, da ahwa rataa volume pejuala dharapka aka ak,9 gros la pedapata per kapta ak dolar kalau jumlah peduduk tetap Bla jumlah peduduk seesar jwa da pedapata per kapta dollar maka rata-rata volume pejuala seesar, gros (tdak ermaka 7 8 Soal Suatu percoaa telah dlakuka utuk meetuka apakah erat seekor atag dapat dpredkska (setelah pada perode tertetu erdasarka erat awal da jumlah makaa yag dmaka Dperoleh data seaga erkut yag dukur dalam klogram Berat Akhr ( Berat Awal ( 9 8 Jumlah Makaa ( Model Tetuka persamaa regres dugaa da makaya! (Costat Berat Awal Jumlah Makaa a Depedet Varale: Berat Akhr Ustadardzed Coeffcets Coeffcets a Stadardzed Coeffcets 9% Cofdece Iterval for B B Std Error Beta t Sg Lower Boud Upper Boud Uj terhadap Huuga Regres Utuk meguj apakah peuah tak eas erhuuga dega peuah-peuah p eas (,,,,, p-, dlakuka peguja erkut : Hpotess : H : p- H :Tdaksemua k (k,,,p-sama dega ol Taraf yata : α Statstk Uj : F KTR/KTG (JKR/(p-/(JKG/(-p p : ayakya parameter JKR JKT-JKG JKT J Krtera Keputusa : H dtolak jka F ht > F α(p-,-p JKG 9 JKT Perhatka!!! J J ( Uj terhadap k s { } KTG ( Hpotess : s { } { } H : k H : k { } s, L s, p { } { } { } {} s, s L s, p s Taraf yata : α M M M M Statstk Uj : t k /s{ k } s{ p, } s{ p, } L s { p } Krtera Keputusa : Ho dtolak jka t ht > t α/, -p Sl Selag Kepercayaa ag k t s ± ( { } k ± α /, p k

19 Maka Selag Kepercayaa Dar soal, dperoleh selag kepercayaa ag adalah,88,77 artya dduga ahwa rata-rata erat akhr atag ( ak sektar atara,8 sampa,77 kg utuk setap keaka satu klogram erat awal atag ( la jumlah makaa tetap ( Soal Suatu peelta telah dlakuka utuk megetahu huuga atara persetase kehadra mahasswa ( da lama elajar dalam jam per mggu ( terhadap la akhr uja suatu mata kulah ( Seayak mahasswa telah dplh secara acak utuk mejad suyek peelta Dketahu : 9,888,8,7 (,8,8787,,7,,797,, 7, 98, 7, 9 888, a Tetuka persamaa regres dugaa da erka makaya Bla daggap asums-asums dalam aalss regres lear gada terpeuh, ujlah apakah ada huuga atara persetase kehadra mahasswa da lama elajar dalam jam per mggu terhadap la akhr uja suatu mata kulah Guaka α, c Tetuka selag kepercayaa ag da makaya Soal Dar soal, ( a Ujlah apakah ada huuga lear atara erat akhr dega erat awal da jumlah makaa? Ujlah apakah atau tdak? c Buat selag kepercayaa masg-masg ag da! Selag Kepercayaa Serempak Selag kepercayaa ersama Boferro dapat dguaka utuk meduga eerapa koefse regres secara serempak Jka g uah parameter a aka aa dduga dduga secara a ersamaa aa (asalka a g p, maka atas-atas kepercayaa serempak dega tgkat kepercayaa -α adalah k ± B s{ k } B t α ( p g Maka Selag Kepercayaa Serempak Msalka : Ig megetahu apakah volume pejuala (, gros erhuuga dega jumlah peduduk (, rua jwa da pedapata per kapta (, dolar Dperoleh selag kepercayaa serempak 9% seaga erkut : (g,8,9;,77, Selag kepercayaa serempak megdkaska ahwa da keduaya postf, hal sesua harapa teorts ahwa volume pejuala memag harus ak jka jumlah peduduk ak da pedapata per kapta ak, tetut saja asalka peuah-peuah la dpertahaka kosta Koefse Determas Gada (R R JKR/JKT - (JKG/JKT Koefse megukur propors peguraga keragama total d dalam akat dguakaya peuah-peuah eas,,, p- Sfat koefse determas gada : R R aka erla la semua k (k,,p- R aka erla la semua amata erada tepat pada permukaa respos dugaaya, Ŷ utuk semua 7 8

20 Koefse determas gada terkoreks Peamaha leh ayak peuah eas ke dalam model selalu aka meakka la R tdak perah meurukaya, sea JKG tdak perah mejad leh esar la peuah easya leh ayak, sedagka JKT tdak aka eruah la data resposya tetap sama Karea R serg sa duat esar dega cara meyertaka peuah eas, maka ada yag meyaraka agar ukura dmodfkas utuk mempertmagka ayakya peuah eas d dalam model Koefse determas gada terkoreks ( p JKG ( p JKT JKG R a JKT Memaka Koefse Determas Gada Msalka : Ig megetahu apakah volume pejuala (, gros erhuuga dega jumlah peduduk (, rua jwa da pedapata per kapta (, dolar Dperoleh R,9989, artya la kedua eas, jumlah peduduk da pedapata per kapta kut dperhtugka maka keragama volume pejuala dapat dkurag seayak 99,9% atau seesar 99,9% keragama dar volume pejuala yag dapat djelaska oleh jumlah peduduk da pedapata per kapta 9 Chatterjee, S & Had, AS Regresso Aalyss y Eample New Jersey: Joh Wley & Sos Koefse Korelas Gada Koefse korelas gada R adalah akar kuadrat postf dar R R R Megapa koefse korelas gada dperoleh haya dar akar postf koefse determas gada? Soal Soal Dar soal, a Tetuka selag kepercayaa serempak 9% utuk da Htuglah koefse determas gada da erka makaya c Htuglah koefse korelas gada Dar soal, a Tetuka selag kepercayaa serempak 9% utuk da Htuglah koefse determas gada da erka makaya c Htuglah koefse korelas gada Soal Data tetag pegrma aha kma Data erkut, yag daml dar kal pegrma aha kma dalam drum-drum d seuah gudag, meujukka ayakya drum yag dkrmka (, erat total krma (, dalam ratusa po, da lamaya waktu (dalam met utuk meaga krma ( ,,7, 7,,98,,7 7,,, , ,,,8,,, 97 9,

21 Pertayaa a Msalka model regres lear ergada cocok dguaka, tulska persamaa regres dugaaya Bagamaa dugaa da dtafsrka dalam hal? Ujlah apakah ada huuga regres lear atara kedua peuah eas dega peuah tak eas, guaka taraf yata, c Htuglah koefse determas gada R!Bagamaa ukura dtafsrka dalam kasus? d Ujlah atau tdak, atau tdak, α, e Buatlah selag kepercayaa aa 9% secaraa masg-masg utuk da Berka makaya f Buatlah selag kepercayaa secara serempak 9% utuk da Berka makaya

22 Asums-asums dalam Regres Lear Gada Asums-asums dalam Regres Lear Gada Dose Pegampu : Ksmat, MS Multkoleartas Heteroskedaststas Normaltas Autokorelas tk l Multkoleartas Multkoleartas atau kekoleara gada adalah terjadya korelas atar peuah eas Model regres yag ak seharusya tdak terjad korelas atar peuah eas Metode yag ayak dguaka utuk medeteks adaya multkoleartas adalah faktor flas ragam (varace flato factor/vif Rumusya VIFk ( Rk, k,,, p R k adalah koefse determas gada la k dregreska terhadap p- peuah laya a d dalam model Krtera terjadya multkoleartas Mempuya la VIF > Mempuya agka TOLERANCE <, TOLERANCE /VIF Rule of Thum Heteroskedaststas Ragam galat dasumska kosta dar satu pegamata ke pegamata la, hal dseut homoskedaststas Jka ragam galat ereda dseut heteroskedaststas Model regres yag ak adalah tdak terjad heteroskedaststas Utuk medeteks heteroskedaststas adalah dega memuat plot la dugaa yag dakuka (stadardzed predcted value dega ssaa yag dakuka (studetzed resdual Jka ada pola tertetu (ergelomag, melear kemuda meyempt maka terjad heteroskedaststas Jka tdak ada pola jelas, serta ttk-ttk (ssaa meyear d atas da d awah agka pada sumu, maka tdak terjad ht heteroskedaststas kd tt Normaltas Galat dasumska erdstrus Normal ε ~ N (, σ Model regres yag ak adalah dstrus data ormal atau medekat ormal Utuk medeteks ormaltas dguaka ormal p-p plot Jka ttk-ttk k k (ssaa meyear d sektar gars dagoal da megkut arah gars dagoal, maka model regres memeuh asums ormaltas Jka ttk-ttk (ssaa meyear jauh dar gars dagoal da atau tdak megkut arah gars dagoal, maka model regres tdak memeuh asums ormaltas

23 Autokorelas Bla dalam model regres lear gada ada korelas atara galat pada perode t dega galat pada perode t-, maka damaka ada a masalah a autokorelas o as Model regres yag ak adalah model regres yag eas dar autokorelas Autokorelas serg dtemuka pada regres yag dataya adalah tme seres atau erdasarka waktu erkala sepert ulaa, tahua Deteks autokorelas dega megguaka esara Dur - Watso (D-W ( e e d 7 e 8 Sfat-sfat Statstk Dur Watso Selalu d Jka ssaa terurut t erkorelas postf,maka d medekat ol Jka ssaa terurut erkorelas egatf, maka d medekat sehgga -d medekat Dstrus d smetrk pada la Uj Dur Watso Hpotess: H : ρ (Tdak ada autokorelas H : ρ > (Ada autokorelas postf f Taraf yata : α Statstk Uj : d Krtera Keputusa: Jka d > d U maka terma H (tdak ada autokorelas Jka d < d L maka tolak H (ada autokorelas postf Jka d L d d U, maka uj tdak meyakka Uj Dur Watso Hpotess: H : ρ (Tdak ada autokorelas H : ρ < (Ada autokorelas egatf Taraf yata : α Statstk Uj : -d Krtera Keputusa: Jka -d > d U maka terma H (tdak ada autokorelas Jka -d < d L maka tolak H (ada autokorelas egatf Jka d L -D d U, maka uj tdak meyakka 9 Uj Dur Watso Hpotess: H : ρ (Tdak ada autokorelas H : ρ (Ada autokorelas Taraf yata : α Statstk Uj : d Krtera Keputusa: Jka d < d L atau -d < d L maka tolak H (ada autokorelas Jka d > d U da -d > d U maka terma H (tdak ada autokorelas Sela tu, maka uj dkataka tdak meyakka Data tetag pegrma aha kma Data erkut, yag daml dar kal pegrma aha kma dalam drum-drum d seuah gudag, meujukka ayakya drum yag dkrmka (, erat total krma (, dalam ratusa po, da lamaya waktu (dalam met utuk meaga krma ( ,,7, 7,,98,,7 7,,, , 9,,79,,,8,,, 9,

24 Data tetag Rumah Sakt Drektur seuah Rumah Sakt g meelt huuga atara kepuasa pase ( dega umur pase (, dalam tahu keparaha peyakt yag dderta (, seuah deks da tgkat kecemasa (, suatu deks Secara acak daml pase da dperoleh data s : Model Summary Data Pejuala Rot Duta Makmur Daerah pejuala rot Duta Makmur melput Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tegah da Jawa Tmur Sales (peuah tak eas adalah tgkat pejuala rot semua rasa (dalam ut/ula Ikla_kora kora meyataka kla d kora (juta rupah/ula Ikla_rado meyataka kla d rado (juta rupah/ula Jumlah_outlet l meyataka jumlah outlet perusahaa utuk setap daerah sepert d pasar, supermaket, mall Jumlah_salesma l meyataka jumlah salesma utuk setap daerah (orag 7 Daerah Sales Ikla_koraIkla_rado Jumlah_outletJumlah_salesma Jakarta 7 Jakarta 88 8 Jakarta 98 8 Jakarta 9 Jakarta Jakarta Jakarta7 8 Jawa Barat 7 9 Jawa Barat 9 8 Jawa Barat Jawa Barat Jawa Barat 98 Jawa Barat 89 9 Jawa Barat Jawa Tegah 9 Jawa Tegah 7 Jawa Tegah Jawa Tegah Jawa Tegah Jawa Tegah 8 Jawa Tegah Jawa Tegah Jawa Tegah9 9 Jawa Tmur Jawa Tmur 8 87 Jawa Tmur 87 Jawa Tmur 98 7 Jawa Tmur Jawa Tmur Jawa Tmur Model Summary Adjusted Std Error of Dur- Model R R Square R Square the Estmate Watso 99 a a Predctors: (Costat,, Depedet Varale: Coeffcets a Ustadardzed Stadardzed Coeffcets Coeffcets Collearty Statstcs Model B Std Error Beta t Sg Tolerace VIF (Costat a Depedet Varale: Adjusted Std Error of Dur- Model R R Square R Square the Estmate Watso 8 a a Predctors: (Costat,,, Depedet Varale: Coeffcets a Ustadardzed Stadardzed Coeffcets Coeffcets Collearty Statstcs Model B Std Error Beta t Sg Tolerace VIF (Costat a Depedet Varale: Model Summary Adjusted Std Error of Dur- Model R RS Square RS Square the Estmate t Watso 89 a a Predctors: (Costat, Jumlah_salesma, Jumlah_outlet, Ikla_rado, Ikla_kora Depedet Varale: Sales Coeffcets a Ustadardzed Stadardzed Coeffcets Coeffcets Collearty Statstcs Model B Std Error Beta t Sg Tolerace VIF (Costat Ikla_kora Ikla_rado Jumlah_outlet Jumlah_salesma a Depedet Varale: Sales 8

25 Soal Normal P-P Plot of Regresso Stadardzed Resdual Depedet Varale: Pro8 Epec ted Cum 8 Oserved Cum Pro Gamar Gamar 9 a Bagamaa megea pemeuha asums-asums dalam model regres lear gada? Berka pejelasaya Berdasarka a apakah feres dalam model regres lear gada dapat dlakuka? Berka pejelasaya

26 Gagasa Dasar (Jumlah Kuadrat Ekstra Megukur peguraga JKG akat dmasukkaya atau leh peuah eas ke dalam model regres, jka dketahu peuahpeuah la telah ada d dalam model JUMLAH KUADRAT EKSTRA Megukur keaka JKR akat dmasukkaya atau eerapa peuah eas ke dalam model regres Dose Pegampu : Ksmat, MS Keguaa Jumlah Kuadrat Ekstra Utuk megetahu apakah yag dmaksud dega Jumlah Kuadrat Ekstra, perhatka tael-tael ANOVA erkut : Utuk meguj apakah peuah k dapat duag dar model regres gada dega hpotess H : k ( k dapat dkeluarka H : k ( k tdak dapat dkeluarka a Regres terhadap : ˆ,9,87 Sumer Keragama JK d KT Regres JKR(,7,7 Galat JKG(, ,9 Total 9,9 9 Regres terhadap : ˆ,,8 Sumer Keragama JK d KT Regres JKR( 8,97 8,97 Galat JKG(, 8, Total 9,9 9 c Regres terhadap ˆ da : 9,7,, 9 Sumer JK d KT Keragama Regres JKR(, 8, 9,7 Galat JKG(, 9,9 7,7 Total 9,9 9 d Regres terhadap, da : ˆ 7,8,,87, 8 Sumer Keragama JK d KT Regres JKR(,, 9,98, Galat JKG(,, 98,, Total 9,9 9 Perhatka ahwa JKG la da dalam model dtuls seaga JKG(, 9,9 leh kecl dar JKG la d dalam model haya ada saja yatu JKG(, Selsh kedua jumlah kuadrat yatu JKG( -JKG(, dseut jumlah kuadrat ekstra da dlamagka oleh JKR( JKR( mecermka peguraga JKG ag la sudah ada d dalam model JKR( JKG( -JKG(, JKR( JKG( -JKG(, JKR(, JKG( -JKG(,,

27 Defs-defs Data Lemak Tuuh JKR( JKG( -JKG(, setara dega JKR( JKR(, -JKR( JKR( JKG( -JKG(, setara dega JKR( JKR(, -JKR( Perluasa JKR(, JKG(, -JKG(,, JKR(, JKR(,, -JKR(, JKR(, JKG( -JKG(,, JKR(, JKR(,, -JKR( 9,, 9,,9,,,,,7 9,8 8,,8,,7 8, 7,,7,9 7, 8,7 8,7,,,7 9,8,,, 9,7, 8, 7,8 9,,,9,9,,7,,8,,9,7,7 9,,,,9 7, 8, 7, 7, 7 7,7,,7, 8 7,9,,, 8, 8,,, 9, 9,9,, 9,7 8, 7,,8,,,8 9,,, 7,, : Keteala Lpata Kult Trsep : Lgkar Lega : Lgkar Paha : Lemak Tuuh 7 8 Tael ANOVA dega Peguraa JKR Data Lemak Tuuh Uj Apakah Semua k Sumer Keragama JK d KT Regres JKR(,, 9,98, JKR(,7 JKR(,7,7,7, JKR(,,, Galat JKG(,, 98,, Total JKT9,9 9 Dar data Lemak Tuuh, utuk mempelajar huuga atara ayakya lemak tuuh ( dega keteala lpata kult tersep (, lgkar paha ( dalgkarlega( yag ddasarka pada suatu cotoh perempua sehat erusa - tahu Dperoleh persamaa regres dugaaya : ˆ 7,8,,87, 8 Hpotess : H : p- H : Tdak semua k (k,, p- sama dega ol Taraf yata : α Statstk Uj : JKR (, L, p JKG (, L, p KTR F : p p KTG Krtera Keputusa : H dtolak jka F ht > F α(p-,-p 9 Uj Apakah Satu k Uj Apakah Beerapa k Hpotess : H : k H : k Taraf yata : α Statstkt tk Uj : ( L,,, L, JKG(, L JKR F : p KTR ( k, L, k, k, L, p KTG Krtera Keputusa : H dtolak jka F ht > F α(,-p k, k k p, p Hpotess : H : q q p- H : Tdak semua k d dalam H sama dega ol Taraf yata : α Statstk Uj : JKR K, p, K, q JKG, K F : p q p KTR( q, K, p, K, q KTG Krtera Keputusa : H dtolak jka F ht > F α(p-q,-p ( (, q, p

28 Dar Data Lemak Tuuh Ig dketahu apakah lgkar lega ( dapat dkeluarka dar model regres peuh Hpotess H : H : Taraf yata : α, JKR Statstk Uj : (, JKG(,, F : KTR (, KTG Krtera Keputusa :, p, F,(,,9 H dtolak jka F ht >9,9 Htuga : F(,//(98,/,87, /, Kesmpula : Karea F ht,87<,9 maka H dterma, artya dega taraf yata, dapat dsmpulka ahwa lgkar lega dapat dkeluarka dar model regres Dar Data Lemak Tuuh Ig dketahu apakah lgkar paha ( da lgkar lega ( dapat dkeluarka dar model regres peuh Hpotess: H : H : Tdak ear ahwa da keduaya sama dega ol Taraf yata : α, Statstk Uj : JKR (, JKG (,, F KTR KTG (, : Krtera Keputusa :, p, q, F,(,, H dtolak jka F ht >, Htuga : F(,7//(98,/, Kesmpula : Karea F ht,<, maka H dterma, artya dega taraf yata, dapat dsmpulka ahwa lgkar paha da lgkar lega dapat dkeluarka dar model regres yag d dalamya terdapat keteala lpata kult trsep ( Soal Data Kesukaa terhadap merek Dalam suatu stud percoaa skala kecl tetag huuga atara derajat kesukaa terhadap merek ( dega kaduga uap ar ( da kemasa produk ( Hasl seaga erkut : a Tetuka persamaa regres dugaa! Ujlah apakah atau tdak? c Buatlah tael ANOVA peguraa JKE utuk kedua peuah eas! d Ujlah apakah atau tdak? Model Regresso Resdual Total a Predctors: (Costat,, Depedet Varale: Model (Costat a Depedet Varale: ANOVA Sum of Squares df Mea Square F Sg a Ustadardzed Coeffcets Coeffcets a Stadardzed Coeffcets 9% Cofdece Iterval for B B Std Error Beta t Sg Lower Boud Upper Boud Coeffcet Correlatos a Model Correlatos Covaraces a Depedet Varale: 9 Model Summary Adjusted Std Error of Model R R Square R Square the Estmate 97 a a Predctors: (Costat,, Koefse Determas Parsal Koefse Determas Parsal Koefse Korelas Parsal Utuk megukur sumaga marjal satu peuah eas, la semua peuah eas la telah ada d dalam model Model regres gada ordo-pertama a dg peuah eas a ε Maka koefse determas parsal atara da la dalam model sudah ada adalah ( ( JKR r JKG Ukura megukur propors peurua keragama yag dakatka oleh dmasukkaya dalam model yag seelumya sudah ada 8

29 Lajuta Koefse Determas Parsal JKR( JKR(, r r JKG( JKG (, JKR(, JKR(,, r JKG(, JKG (,, r ( (, JKR, r JKG Data Lemak Tuuh JKR( r JKG(,7,, Artya : Jka dmasukka ke dalam model regres yag d dalamya sudah ada maka JKG aka erkurag,% (,, (, JKR( JKG r 9,9, At Artya : Jka dmasukka ke dalam model regres yag d dalamya sudah ada da maka JKG aka erkurag,% JKR(,7 r JKG (,, Artya : Jka dmasukka ke dalam model regres yag d dalamya sudah ada maka JKG aka erkurag,% 9 Koefse Korelas Parsal Koefse Regres Tdak Dapat Dadgka Koefse korelas parsal merupaka akar kuadrat koefse determas parsal Koefse mempuya tada yag sama dega koefse regres padaaya d dalam fugs regres dugaaya Utuk data lemak tuuh : r,,8 r,, r,,7,9,8, Basaya koefse regres tdak dapat dadgka karea satuaya ereda Msalka a dketahu persamaa aa regres dugaa ˆ, Seseorag mugk meympulka ahwa adalah satu- satuya peuah eas yag terpetg darpada sea dlhat dar koefse regresya haya erpegaruh kecl terhadap peuah tak eas Hal terseut tdak selalu ear Msalka satua-satuaya adalah : dalam dolar, :dalam rua dolar, : dalam se dolar Dalam hal pegaruh terhadap la dugaa akat keaka seesar $ la kosta, aka sama perss samadega pegaruh akat keaka seesar $ la kosta Soal Telah daml secara acak mahasswa utuk suatu peelta tetag tgkat kecerdasa IQ (, la uja tegah semester (, la uja akhr semester ( terhadap la hasl akhr suatu mata kulah ( Berkut eerapa output yag dperoleh : Soal Seorag guru g megetahu huuga atara skor matematka sswa ( dega skor logka sswa ( da skor veral sswa (, yag dukur dalam skala - Utuk keperlua terseut, telah dplh secara acak sswa dar suatu sekolah meegah pertama eger Beerapa output erdasarka data yag dperoleh seaga erkut: a Apakah peuah tgkat kecerdasa IQ dapat dkeluarka dar model? Guaka α, Tetuka koefse determas parsal eserta makaya r a Tetuka persamaa regres atas, atas da atas, Berka maka utuk masg-masg persamaa Apakah peuah skor logka sswa dapat dkeluarka dar model? Guaka α, c Tetuka koefse determas parsal eserta makaya r

30 UJI F UNTUK KECOCOKAN MODEL REGRESI LINEAR GANDA ANALISIS VARIANSI UJI F UNTUK KECOCOKAN MODEL REGRESI LINEAR GANDA Uj megasumska ahwa pegamata-pegamata utuk suatu tertetu ersfat eas, tersear ormal, memlk ragam yag sama Uj meghedak adaya pegamata erulag pada satu atau leh h la Bagamaa uj kecocoka model regres lear gada dlakuka la tdak ada pegamata erulag pada la? Berka pejelasa Formula Hpotess Jumlah Kuadrat Ketdakcocoka Model (JKKM Hpotess H : E{} p- p- H : E{} p- p- Atau H : Tdak ada ketdakcocoka model regres lear gada dega data H : Ada ketdakcocoka model regres lear gada dega data Atau H : Model regres lear gada cocok H : Model regres lear gada tdak cocok JKG JKGM JKKM Perhatka : j ˆ j Smpaga galat j j Smpaga galat mur j ˆ j Smpaga ketdakcocoka model ( ( ˆ ˆ j j ( j j ( j j JKG JKGM JKKM Statstk Uj F ( k p ( k KTKM JKKM JKGM ( KTGM JKGM j j JKG JKKM JKG JKGM d ( G p; d ( GM k; d ( KM k p Data kesukaa terhadap merk j j ; 7; 7 7; 7 8; : derajat kesukaa k terhadap merk : kaduga uap ar : kemasa produk k8 8, JKG9 9, Ujlah ketdakcocoka model regres lear gada dega taraf yata,!! Σ, Σ, Σ,Σ, Σ, Σ The regresso equato s Ŷ 7,,,7

31 Hpotess H : E{} H : E{} Taraf yata : α, Statstk Uj: FKTKM/KTGM Krtera keputusa :, k8, d(kmk-p8-,d(gm-k-88 8 F,(,8,9 H dtolak jka F ht > Htuga : JKG JKGM(- (- (- (- (- (- (- (- (- (- (- JKKMJKG-JKGM J J F(//(/ Kesmpula : Karea F ht Jad dega taraf yata, dapat dsmpulka ahwa model regres lear 7

32 REGRESI POLINOMIAL KUADRATIK REGRESI POLINOMIAL KUADRATIK Dose Dose Pegampu Pegampu : Ksmat Ksmat, MS MS Perhatka gamar erkut > < Regres Kuadratk Regres kuadratk termasuk dalam regres o lear yag meyataka huuga atara dua peuah yag terdr meyataka huuga atara dua peuah yag terdr dar peuah tak eas ( da peuah eas ( sehgga aka dperoleh suatu kurva yag memetuk gars aka dperoleh suatu kurva yag memetuk gars legkug meak ( > atau meuru ( < Betuk persamaa matemats model kuadratk secara umum p meurut Steel & Torre (98 adalah : a Polomal : E( Ekspoesal : E( c Logartma : Log E( g g ( Model Regres Polomal Kuadratk Model Regres Polomal Kuadratk (, ~, σ ε ε N d P d Persamaa regres dugaaya ˆ Utuk memudahka perhtuga da megatas kekoleara gada ( d k l t d d k l d t (ada korelas atara da dguaka la smpaga data terhadap rata-rataya ˆ Persamaa regres dugaa : ˆ Dega data dperoleh : ( ( ˆ ( Sehgga : Sehgga : Persamaa Persamaa Normal Persamaa Normal Persamaa Normal Normal k Karea Karea maka maka persamaa persamaa ormalya ormalya mejad mejad s s :

33 Data Volume Pejuala Kop d Kafetara Kafetara Bayakya Volume Pejuala ( Dspeser ( (ratusa galo a Tetuka koefse 8, korelas atara 98, dega 8, Lakuka trasformas 77,,7 c Htuglah koefse 7, korelas atara 7 7, dega d Apa yag dapat 8 97, dsmpulka dar hasl a 9 7, da c? e Tetuka persamaa 78,9 regres polomal 787, kuadratk dugaa 79, 8, 8,8 Jawa : ^ ^ The regresso equato s Ŷ 7,,89,9 Correlatos:, Pearso correlato of ad,9 P-Value, Correlatos:, Pearso correlato of ad, P-Value, Scatterplot of vs The regresso equato s Ŷ, 8,9,9 UjApakah Sama dega Nol (Meyeldk apakah suku kuadratk dapat duag dar model Hpotess : H : H : Taraf Nyata : α Statstk t tk Uj : t /{} /s{ Krtera Keputusa : H dtolak jka t ht > t α/(-p JKG Statstkt tk Uj : F (JKR( //(JKG(, /(-p KTR( /KTG(, Krtera Keputusa :H dtolak jka F ht > F α (,-p (, 9 Koefse Regres Koefse Koefse Smpaga Regres Regres Baku Dugaa Dugaa t ht Aalss Ragam SV JK d KT Regres ,7,8 9, ,89,,8 8 -,9, -7, Matrks s {},9, 7,,7, 7 s s, s, s { } s, s s, s, s, s s Galat 79,7 Total 7 Ftted Le Plot ** { } { } { } { } { } { } { } { } { } { } {} KTG( S 7879 R-Sq 99% R-Sq(adj 99% Hpotess : H : H : Taraf Nyata : α, Statstk Uj :t /s{ } Krtera Keputusa : t,(, H dtolak jka t ht >, Htuga : t ht -,9/, -7, Kesmpula : Karea t ht 7, >, maka H dtolak Jad dega taraf yata, dapat dsmpulka ahwa pegaruh kuadratk memag ada, sehgga suku kuadratk harus dpertahaka d dalam model Htuga: F /,7 9, Krtera Keputusa : F,(,,8 H dtolak jka F ht >,8 (t ht (-7, 9, F ht

34 Koefse Determas Gada Uj Kecocoka Model Regres Polomal Kuadratk R JKR(, /JKT 777/7,99 Artya keragama volume pejuala kop sa dturuka sampa 99,% la huuga polomal kuadratk terhadap ayakya mes dspeser dmasukka ke dalam model Hpotess H : E{} (model regres polomal kuadratk cocok dguaka H :E{} (model regres polomal l kuadratk tdak cocok dguaka Taraf yata : α Statstk Uj: JKG JKKM F k JKKM /( k p JKGM ( j j JKGM /( k (, JKG( (, JKGM j Krtera keputusa : k ayakya y yag ereda, p ayakya parameter H dtolak jka F ht > F α(k-p, -k Soal Data Stud Efses Baha Bakar Keefektfa suatu perselg aru dalam meuruka kosums aha akar : kecepata kosta (dalam km per jam : km per lter yag dperoleh a Buatlah dagram pecar atara da! Apa yag dketahu dar dagram ts? Tetuka koefse korelas atara dega c Bla dperluka, lakuka trasformas terhadap d Apakah model regres kuadratk cocok dguaka? Guaka α, Soal Suatu peelta g meyeldk apakah ada huuga kuadratk atara erat larva ( dega ayakya oksge yag dkosums ( Data yag dperoleh seaga erkut:,9,,,77,,7,,8,,8,7,,9,7,,9,9,,,88,,97,,9,,,,,,9,,97,,8,7,78,,,,8,89,7,,7,8,998,, a Buatlah tael Aava utuk regres polomal kuadratk Tetuka persamaa regres polomal l kuadratk dugaa c Apakah model regres polomal kuadratk cocok dguaka? Soal Utuk megetahu huuga atara pegeluara utuk promos (, dalam rua dolar da permtaa aka produk perusahaa (, dalam rua dolar d suatu daerah telah dlakuka peelta da dperoleh data s : ,,, 7,,, 97,,,, 8, 78,, 9, a Gamarka dagram pecarya! Tetuka persamaa regres kuadratk dugaa! c Ujlah ketdakcocoka model regres kuadratk! Guaka α, Soal Suatu peelta telah dlakuka utuk megetahu huuga atara tetag tes kemampua ahasa ( da la karya lmah ( dar sswa kelas I SMA Dduga ahwa model regres polomal kuadratk cocok dguaka Dketahu:,87,, 9 (,,,7,9,7,7 7 8,,, 7,, a Tetuka persamaa regres polomal kuadratk dugaa Tetuka koefse determas gada da erka makaya c Apakah suku kuadratk dapat duag dar model? Guaka α, 7

35 MODEL REGRESI POLINOMIAL ORDE KEDUA ε REGRESI POLINOMIAL DUA PEUBAH BEBAS, ORDO KEDUA ε d ( ε ~ N, σ E { } Apakah model regres polomal orde kedua cocok dguaka? CONTOH,,, UJI KECOCOKAN MODEL REGRESI POLINOMIAL ORDE KEDUA 7 8 9,,,,,,,,,,,, j , 9 79 Hpotess H : E{} (model regres polomal orde kedua cocok dguaka H :E{} (model regres polomal orde kedua tdak cocok dguaka Taraf yata : α Statstk Uj: F JKKM /( k p JKGM /( k k JKGM ( j j JKKM JKG JKGM j Krtera keputusa : k ayakya yag ereda, p ayakya parameter H dtolak jka F ht >F α(k-p, -k ANOVA Sum of Model Squares df Mea Square F Sg Regresso 7 a Resdual Total a Predctors: (Costat,, kuadrat,,, kuadrat Depedet Varale: ANOVA Model Sum of Squares df Mea Square F Sg Regresso 7 a Resdual Total a Predctors: (Costat,, kuadrat,,, kuadrat Depedet Varale: JKGM(7-7, (-7, (8-7,,7 JKKMJKG-JKGM-,78, d k-p 9- d -k -9 F,(, 9,, 9 H dtolak jka F ht > 9, F ht (8,//(,7/,8 Karea F ht,8<9, maka H dterma Jad dega taraf yata, dapat dsmpulka ahwa model regres polomal orde kedua cocok dguaka

36 SOAL Dalam suatu stud percoaa skala kecl tetag huuga atara derajat kesukaa terhadap merek ( dega kaduga uap ar ( dakemasaproduk ( Hasl seaga erkut : Berdasarka data, ujlah apakah model regres polomal ordo kedua cocok dguaka! Guaka taraf yata α,, JKG 7, Hpotess: H : H: Taraf yata: α Statstk Uj: JKR(,,, F JKG(,,,, ( p Krtera Keputusa 7 H dtolak jka F ht > F α(, -p 8 Hpotess: H : H : Taraf yata: α Statstk Uj: JKR(,, F JKG(,,, ( p Krtera Keputusa H dtolak jka F ht > F α(, -p ε Bagamaa utuk uj atau tdak? 9 Hpotess: H : H : tdak semua k (k,, dalam H sama dega ol Taraf yata : α Statstk Uj : JKR(,,, F JKG(,,,, ( p Krtera Keputusa H dtolak jka F ht > F α(, -p

37 Latar Belakag DUMM VARIABLE (Peuah Boeka Dose Pegampu : Ksmat, MS Ig memadgka prestas elajar murd perempua da lak-lak Ig meelt agamaa pegaruh jes makaa terhadap erat ayam Jes kelam da jes makaa merupaka peuah yag sfatya klasfkas Semua peuah dalam regres ersfat kuattatf maka peuah kualtatf djadka kuattatf agar regres dapat dguaka Perhatka kasus erkut Dua kelompok murd yag mempuya tgkat telges yag kra-kra sama derka dua metode megajar yag ereda Kelompok pertama der metode yag asa sedagka yag kedua derka metode yag moder Kelompok I Kelompok II : la hasl uja akhr : skor IQ Bla regres lear sederhaa atara da dguaka, dperoleh persamaa regres dugaaya : Ŷ -,78,7 dega R,7% Apa yag salah dalam hal? Tael datas dapat dsajka seaga erkut No dega la murd masuk kelompok I la murd masuk kelompok II Sehgga dperoleh persamaa regres seaga erkut : Ŷ -,87,, dega R 79,% Terlhat ahwa kecocoka model leh ak dar model, R ak sektar,% (Keteraga model adalah model regres lear sederhaa, model adalah model regres lear gada dega dua peuah eas Utuk kelompok I, masukka, maka dperoleh : Ŷ -,87, Utuk kelompok II, masukka, maka dperoleh : Ŷ -7,9, Dar gamar terseut dapat dketahu ahwa metode yag moder terlhat jauh leh ak atau efektf dalam megkatka prestas elajar murd

38 Persamaa Normal ( peuah eas Koefse Determas Gada R JKR/JKT - (JKG/JKT JKT J JKG 7 Msalka ada tga metode megajar yag g dadgka maka dperluka dua peuah oeka seaga erkut : la murd masuk kelompok I atau III la murd masuk kelompok II la murd masuk kelompok I atau II la murd masuk kelompok III 8 Sehgga msalka ada murd yag terag dalam tga kelompok, tap kelompok terdr atas murd Maka la da yag mugk teretuk seaga erkut Kelompok I II III 9 Soal : Suatu peelta telah dlakuka utuk megetahu adaya peredaa peggaja (dskrmas terhadap karyawa wata da pra d suatu perusahaa Karyawa yag dtelt adalah yag memlk tgkat peddka yag sama Pra Wata Gaj (dalam ratusa ru per mggu Lama Bekerja (tahu Gaj (dalam ratusa ru per mggu 8 Lama Bekerja (tahu a Tetuka persamaa regres dugaa yag sesua utuk permasalaha ts Buat gamar gars regres utuk masg-masg jes kelam karyawa Apa yag dapat dsmpulka Soal : Eam mahasswa lak-lak da lma mahasswa perempua mempuya la uja matematka tahu pertama d suatu uverstas da la matematka pada rapor kelas SMA seaga erkut : Jes kelam L L L L L L P P P P P Nla Matematka Uja Rapor a Tetuka persamaa regres dugaa yag sesua utuk permasalaha ts Buat gamar gars regres utuk masg-masg jes kelam mahasswa Apa yag dapat dsmpulka Soal Berkut adalah data sampel tetag huuga atara lama elajar (dalam jam per mggu terhadap la akhr uja suatu mata kulah dar mahasswa yag terdr dar eam mahasswa lak- lak (L da eam mahasswa perempua (P Pegamata Lama elajar 9 8 Nlaakhruja Jes kelam ea L L L L L L P P P P P P atetuka persamaa regres dugaa yag sesua utuk permasalaha terseut Buat gamar gars regres utuk masg-masg jes kelam mahasswa Apa yag dapat dsmpulka

39 Alasa jka ada k kategor maka ada k- peuah oeka a, & Su, G 9Lear regresso aalyss : theory ad computg New Jersey: World Scetfc Pulshg

40 REGRESI NON LINEAR Model Kuadratk Persamaa regres dugaa : ˆ Persamaa ormal : Data : Model Kuk Persamaa regres dugaa : Persamaa ormal : ˆ Data : ˆ,7 9,98,7 ˆ,8,,, Model Ekspoesal Persamaa regres dugaa : l ˆ l ( l Mecar da : l ( l ( ( l ( l l l ( Data : ˆ Model Geometrk (Power( ˆ Persamaa regres dugaa : l ˆ l l Mecar da : l l ( l l ( l ( l l l ( l Data ˆ (77,9,8 ˆ 9, (,( e

41 Model Logstk Persamaa regres dugaa : Mecar da : l( ( l l l Data : ˆ l l ( l ˆ ( l( ( ( l( ( ˆ Persamaa regres dugaa : ˆ Mecar da :, jka ˆ ( ( ( ( ( ( ( ( ( Data : Model Hperola 8 duga 7 ˆ (,89(,8 8 ˆ,, Soal Soal Suatu perusahaa yag megalam kemudura dtujukka oleh merosotya hasl pejuala dar tahu ke tahu seaga erkut: Th Tahu 7 Kode Tahu 7 Hasl Pejuala 8 (dalam jutaa rupah Dega megguaka model kuadratk, tetukat erapa predks hasl pejuala utuk tahu 8 da 9? Gamarka grafk da Ŷ dalamsatugamar : harga arag per ut dalam rua rupah : hasl pejuala arag terseut dalam jutaa rupah Dega megguaka model ekspoesal, erapa predks hasl pejuala kalau 9? Gamarka grafk da Ŷ dalam satu gamar 9 Soal kecepata (dalam km ketka rem mula djak jarak (dalam m yag mash dtempuh mol dhtug mula rem djak hgga erhet Pemerksaa jarak erhet sejak mol drem pada tap kecepata tdak dlakuka haya sekal melaka erulag-ulag atau terhadap eerapa mol Haslya sepert erkut: 7 8 9, 8,7 9, 8,9,,,7 7, 8,,8 7,,8,,,,9 88, 8,, 9,,,8, 8,9 Soal Perkemaga dustr rumah tagga dar suatu daerah selama tahu, adalah seaga erkut: Tahu 7 Kode Tahu 7 Bayakya dustr Dega megguaka model logstk, erapa predks ayakya dustr rumah tagga pada tahu Gamarka grafk da Ŷ dalam satu gamar Seldklah model regres maa yag leh tepat datara: a Ekspoe clogstk ekuk Geometrk d Hperola

42 Soal Tael Model Regres Suatu peelta yag ertujua utuk meetuka model regres yag palg tepat dar empat kemugkak yatu, model lear, model kuadrat, model akar serta model logartmk dalam megetahu pegaruh dar eerapa faktor yag erpegaruh terhadap produktvtas teaga kerja d suatu dustr kecl Jumlah oservas ada 8 Data produks per orag per mggu dperoleh dar dustr kecl terseut melput produktvtas (, lama ekerja (, umur (, peddka ( Tetuka model regres yag terak dar eerapa model yag telah dcoaka dega memperhatka la t htug, koefse determas (R da la F htug pada tael datas Guaka taraf yata, la dperluka melakuka peguja Model regres Lear Kuadrat Akar Logartmk Persamaa regres dugaa, la uj jtd dalam kurug, R, F ˆ 7,77, 9,7, (9, (, (, (, R,8; F, 78,7 8, 7, 78,,9 8, 9, ˆ (,79 (, (, (, (,8 (, (,8 (, (,89 (, (,7 (, (,8 (, R,7; F, ˆ 7, (, (, (,7 (,9 (, (,77 (, R,7; F, l ˆ 9,9,l,8l,l (7,7 7 (, (, (, R,; F,

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

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

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

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

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

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

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

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

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

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

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

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

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

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

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres da Korelas.. Pegerta Regres Regres adalah suatu metode statstka yag ergua utuk memerksa atau memodelka huuga datara varael-varael. Varael-varael terseut dega megguaka

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

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

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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,

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

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

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

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

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

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

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

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

Lebih terperinci

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

Y = f(x1, X2,..., Xp) + error (2.1) = komp. sistematik + komp. non-sistematik dugaan Y = f(x1, X2,..., Xp) (2.2)

Y = f(x1, X2,..., Xp) + error (2.1) = komp. sistematik + komp. non-sistematik dugaan Y = f(x1, X2,..., Xp) (2.2) Bab. MODEL REGRESI LINEAR SEDERHANA Oleh Bambag Juada Pegerta Model & Tujua Pemodela Perumusa masalah Model Model: Abstraks realtas dlm pers matematka Model ekoometrka: model statstk yg mecakup error Y

Lebih terperinci

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

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

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

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

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

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

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael ag la. Varael ag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

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.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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,

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

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

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

Analisis Regresi. Oleh : Dewi Rachmatin

Analisis Regresi. Oleh : Dewi Rachmatin Aalss Regres Oleh : Dew Rachmat Pedahulua Dalam peelta basaya dguaka suatu model atau hubuga fugsoal atara peubah. Dega model kta berusaha memaham, meeragka, megedalka da kemuda mempredkska kelakua sstem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

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

Lebih terperinci

REGRESI SEDERHANA Regresi

REGRESI SEDERHANA Regresi P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag

Lebih terperinci

PEMBELAJARAN 4 ANALISIS REGRESI KORELASI

PEMBELAJARAN 4 ANALISIS REGRESI KORELASI PEMBELAJARAN ANALISIS REGRESI KORELASI Kompetes Dasar Mahasswa memaham tetag aalss regres korelas, serta mampu megguakaya utuk megaalss data kuattatf Idkator pecapaa Mahasswa dapat: a Mejelaska, meghtug

Lebih terperinci

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA

II. TINJAUAN PUSTAKA 4 II. TINJAUAN PUSTAKA. Pecla.. Defs Pecla Meurut Fergus 96, pecla ddefska seaga suatu data ag mempag dar sekumpula data ag la. Meurut Barett 98, pecla adalah pegamata ag tdak megkut seaga esar pla da

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

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

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

Lebih terperinci

PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BOX COX

PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BOX COX JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 3, 8-7, Desemer 4, ISSN : 4-858 PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BO CO Dw Ispryat Staf Pegajar Jurusa Matematka Fakultas MIPA UNDIP Semarag Astrak Aalss

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

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,

Lebih terperinci

HANDOUT STATISTIKA LANJUT MAA 315. Oleh : Kismiantini, M.Si. NIP

HANDOUT STATISTIKA LANJUT MAA 315. Oleh : Kismiantini, M.Si. NIP HANDOUT STATISTIKA LANJUT MAA 35 Oleh : Ksmantn, M.S. NIP. 979086 00 00 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI OGAKARTA 0 Unverstas Neger ogyakarta

Lebih terperinci

PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BOX COX

PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BOX COX Vol. 7. No. 3, 8-7, Desemer 4, ISSN : 4-858 PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BO CO Dw Ispryat Staf Pegajar Jurusa Matematka Fakultas MIPA UNDIP Semarag Astrak Aalss regres adalah salah satu tekk

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan dilapangan SMP Negeri 11 Tamalate

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan dilapangan SMP Negeri 11 Tamalate BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat Da Waktu Peelta a. Tempat Tempat peelta dlaksaaka dlapaga SMP Neger Tamalate. Waktu Waktu pelaksaaa peelta dlaksaaka dmula dar keluara surat z meelt. 3. Defs Operasoal

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

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

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

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

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

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

Lebih terperinci

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita. Bab Ukura Data Pada saat upacara bedera, kta serg memperhatka tema-tema kta. Terkadag tapa sadar kta membadgka tgg redah sswa dalam upacara tersebut. Ada yag tggya 170 cm, 165 cm, 150 cm atau bahka 140

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

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

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

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

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

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

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND STATISTICAL STUDNT OF IST AKPRIND Sekretarat : Jl. Bmasakt No:3 Pegok Yogakarta 55 Tlp. 74 54454 -mal : statstkasta@ahoo.com Blog : http://sssta.wordpress.com/ Aalss Regres Lses Dokume: Coprght sssta.wordpress.com

Lebih terperinci

Pertemuan 3 Luas Daerah Bidang Datar, dan Volume Benda Padat dengan Metode Bidang Irisan Sejajar

Pertemuan 3 Luas Daerah Bidang Datar, dan Volume Benda Padat dengan Metode Bidang Irisan Sejajar ertemua 3 Luas Daerah Bdag Datar, da Volume Beda adat dega Metode Bdag Irsa Sejajar A. Luas Daerah Bdag Datar 1. Luas Daerah Bdag Datar Yag Datas Oleh Kura f, sumu X, Gars a da Gars DEFINISI: Msalka D

Lebih terperinci

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah The 6 th Uversty Research Colloquum 7 Peerapa Model Regres Esemble No-Hybrd pada Data Kemska d Provs Jawa Tegah Corela Ardaa Savta, Sr Sulstjowat Hadaja, Bowo Waro 3,3 Program Stud Matematka FMIPA, Uverstas

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.

Lebih terperinci

INTERPOLASI INTERPOLASI LINIER INTERPOLASI KUADRATIK

INTERPOLASI INTERPOLASI LINIER INTERPOLASI KUADRATIK INTERPOASI INTERPOASI INIER INTERPOASI KUADRATIK INTERPOASI POINOMIA Dua ttk data : Gars Tga ttk data : Kuadratk g Empat ttk data :Polomal tgkat-3 Dketahu: ttk data ( y ) ( y ) ( y ) D ttk data :Polomal

Lebih terperinci

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Distribusi Frekuensi Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara

Lebih terperinci