Statistika Inferensi Tentang Ratarata Dua Populasi Independen
|
|
- Ratna Tedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Saisika Inferensi Tenang aaraa Dua Populasi Independen Populasi aa-raa = µ (idak dikeahui) Sampel Ukuran = n (besar) aa-raa = X Deviasi Sandar = S Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Sampel Besar Saisik uji ( µ µ ) X X Z = σ σ + n n Caaan: Bila deviasi sandar populasi σ idak ada, dapa diganikan dengan deviasi sandar sampel S independen Populasi Sampel H : µ µ = µ vs H : µ µ > µ Disribusi Normal Sandar : Z > Z aa-raa = µ (idak dikeahui) Ukuran = n (besar) aa-raa = X Deviasi Sandar = S - Z Z Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Sampel Besar (lanjuan) H : µ µ = µ vs H : µ µ < µ Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Sampel Besar (lanjuan) H : µ µ = µ vs H : µ µ µ : Z < -Z - Z Disribusi Normal Sandar Z Z - Disribusi Normal Sandar Z Z > : Z Z Caaan: sebagai alernaif, meode nilai p juga dapa digunakan Selang Kepercayaan (-)% Perbedaan aa-raa Populasi Independen µ µ dengan menggunakan Sampel Besar Arinya: P ( X X ) Z ( X X ) ± Z σ σ + n n σ σ σ σ + µ µ X X ) + Z + n n n n = ( )% Caaan: Bila deviasi sandar populasi σ idak ada, dapa diganikan dengan deviasi sandar sampel S Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Sampel Kecil Asumsi: Kedua Populasi erdisribusi Normal dan Deviasi sandar kedua populasi sama X X ( µ µ ) Saisik uji = S + n n S = pooled sandard deviaion S = S ( n ) + S ( n n + n ) 4
2 Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Populasi Independen dengan menggunakan Sampel Kecil Asumsi: Kedua Populasi erdisribusi Normal dan Deviasi sandar kedua populasi sama (lanjuan) H : µ µ = µ vs H : µ µ > µ Disribusi, df = n + n - Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Sampel Kecil Asumsi: Kedua Populasi erdisribusi Normal dan Deviasi sandar kedua populasi sama (lanjuan) H : µ µ = µ vs H : µ µ < µ : < - Disribusi, df = n + n - - : > - Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Populasi Independen dengan menggunakan Sampel Kecil Asumsi: Kedua Populasi erdisribusi Normal dan Deviasi sandar kedua populasi sama (lanjuan) H : µ µ = µ vs H : µ µ µ Disribusi, df = n + n - Selang Kepercayaan (-)% Perbedaan aa-raa Populasi Independen µ µ dengan menggunakan Sampel Kecil Asumsi: Kedua populasi erdisribusi normal dan deviasi sandarnya sama ( X X ) ± S + n n Deraja bebas adalah n + n - Arinya: - > : P ( X X ) S + n n X µ µ X ) + S + n n = ( )% Caaan: sebagai alernaif, meode nilai p juga dapa digunakan Conoh Uji Hipoesis Perbedaan aa-raa Populasi dengan menggunakan Sampel Kecil Sebuah laporan menyebukan bahwa raa-raa gaji bulanan direkur bank di Jakara lebih inggi dari pada di Bandung Unuk menyelidiki kebenaran hal ini, seorang penelii mengumpulkan daa yang diambil secara acak di Jakara dan di Bandung, sebagaimana ercanum dalam daa beriku (dalam jua rupiah) Dengan menggunakan araf keerandalan = 5%, kesimpulan apa yang dapa diarik mengenai laporan ersebu di aas ow Jakara Bandung
3 Solusi (asumsi: gaji bulanan direkur bank di Bandung dan Jakara erdisribusi normal) H o : µ J µ B = vs H : µ J µ B > Two-sample T for j vs b N Mean SDev SE Mean j 3 63 b Difference = mu j - mu b Esimae for difference: 35 5% lower bound for difference: 4 T-Tes of difference = (vs >): T-Value = 34 P-Value = DF = 43 Boh use Pooled SDev = Kesimpulan: olak H o : µ J µ B = Jadi: laporan bahwa raa-raa gaji bulanan direkur bank di Jakara lebih inggi dari pada di Bandung didukung daa Solusi (asumsi: gaji bulanan direkur bank di Bandung dan Jakara idak erdisribusi normal) -> Saisika Nonparamerik H o : µ J µ B = vs H : µ J µ B > Mann-Whiney Tes and CI: Jakara, Bandung Jakara N = Median = 5 Bandung N = 5 Median = 5 Poin esimae for ETA-ETA is 5 Percen CI for ETA-ETA is (,3) W = 535 Tes of ETA = ETA vs ETA > ETA is significan a The es is significan a (adjused for ies) Kesimpulan: olak H o : µ J µ B = Jadi: laporan bahwa raa-raa gaji bulanan direkur bank di Jakara lebih inggi dari pada di Bandung didukung daa Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Populasi Terkai (relaed) dengan menggunakan Sampel Kecil Asumsi: Perbedaan ersebu Terdisribusi Normal Banyak daa: n pairs Populasi Yang Terkai (relaed) Sampel Sampel Before Afer Hiung d = perbedaan anara before dan afer unuk seiap pasang daa Selanjunya, lakukan uji sampel dengan daa d ersebu Conoh Aplikasi Uji Hipoesis enang Perbedaan aa-raa Populasi Terkai (relaed) dengan menggunakan Sampel Kecil Sebuah lembaga kursus Bahasa Inggris mengklaim bahwa apabila seseorang mengikui kursus selama bulan di lembaga ersebu, maka nilai TOEFL orang ersebu akan meningka sedikinya 3 Unuk menguji klaim ersebu, orang diukur nilai TOEFL mereka sebelum dan sesudah mengikui kursus Bahasa Inggris di lembaga ersebu erlampir Dengan menggunakan = %, kesimpulan apakah yang dapa diarik mengenai klaim lembaga ersebu? Asumsikan perbedaan nilai TOEFL seblm dan sesdh kursus erdisribusi normal ow Krywan Before Afer D Adi Budi Cica Dedi Edi Feri Gina Hedi Iwan Joni Kia Lena D = afer - before Unuk menghiung D, Calc -> Calculaor 6
4 MINITAB: Sa -> Basic Saisics -> Sample Oupu MINITAB T-Tes of he Mean Tes of mu = 3 vs mu > 3 Variable N Mean SDev SE Mean T P D Nilai p = 3 dan = Ternyaa nilai p >, maka erima H Kesimpulan: klaim lembaga kursus Bahasa Inggris bahwa seelah kursus peningkaan nilai TOEFL sedikinya 3, idak didukung daa Esimasi Inerval unuk d, sampel kecil Asumsi: Populasi erdisribusi Normal Selang kepercayaan (-)% unuk d pada sampel kecil: sd P d, n n d ±,n sd n s d Arinya: d d + = ( )%, n n Bagian - disribusi dengan df = n- Anova, n, n Anova Sau Arah (One Way Anova) Membandingkan C (>) populasi independen (compleely randomized design) Asumsi: Populasi erdisribusi normal Sampel diambil secara acak dari masing-masing populasi Varians semua populasi sama Anova Sau Arah (lanjuan) Populasi Populasi Populasi C Varians σ Varians σ Varians σ aa-raa = µ aa-raa = µ aa-raa = µ C H : µ = µ = µ 3 = = µ C H : sedikinya ada raa-raa populasi yang berbeda Sampel Ukuran n Sampel Ukuran n Sampel C Ukuran n c 7
5 Anova Sau Arah (lanjuan) Source Treamen (C =Column) Error Jumlah Caaan: DF C - N C N SS SST MS MSC = C MSE = N - C C N = n i i= Deraja bebas F adalah C- (pembilang) dan N-C (penyebu) F MSC F = MSE Conoh Aplikasi Anova Sau Arah Unuk mengeahui apakah ada pengaruh kemasan suau produk kecanikan erhadap penjualannya, sebuah pabrik ala-ala kecanikan melakukan pengujian dengan membua 4 macam kemasan, yaiu A, B, C, D Penjualan selama beberapa bulan (dalam jua rupiah) unuk masing-masing kemasan dicaa (erlampir) Dengan menggunakan = 5%, kesimpulan apakah yang dapa diarik? A 5 B 7 C D 4 ow Sale Tr MINITAB: Sa -> ANOVA -> One Way Oupu MINITAB One-Way Analysis of Variance Analysis of Variance for Sale Source DF SS MS F P Tr Error Toal 3 73 Individual 5% CIs For Mean Based on Pooled SDev Level N Mean SDev ( * ) (------* ) (------* ) (------*-----) Pooled SDev = 63 4 Dengan meode nilai p: Nilai p =, sedangkan = 5, sehingga nilai p < Tolak H Arinya sedikinya ada sau raa-raa penjualan produk kecanikan yang berbeda dengan yang lainnya Dengan Meode Nilai Kriis F Disribusi F f ( F ) - F dengan deraja bebas = C- dan N-C F : F > F Pada conoh ini: F = 367 dan F 5 = 34 unuk deraja bebas 3 dan Karena F > F 5, maka olak H (sama dengan kesimpulan di aas)
6 Anova Dua Arah (Two Way Anova) Anova Dua Arah (lanjuan) Membandingkan C (>) populasi sekaligus membandingkan efek blok (randomized block design) Asumsi: Populasi erdisribusi normal Sampel diambil secara acak dari masing-masing populasi Varians semua populasi sama H : µ = µ = µ 3 = = µ C H : sedikinya ada raa-raa reamen yang berbeda denga yang lain H : µ = µ = µ 3 = = µ H : sedikinya ada raa-raa blok yang berbeda dengan yang lain Variabel Blocking Variabel Independen Tunggal Caaan: Seiap sel hanya berisi sau pengamaan Anova Dua Arah (lanjuan) Source Block ( =ow) Treamen (C =Column) Error Jumlah DF - C - (C-)(-) N SS SS SST MS SS MS = MSC = C MSE = (C -)( -) F MS F = MSE MSC F = MSE N = C = oal banyaknya daa yang diamai Unuk pengujian efek Blok: deraja bebas F adalah - (pembilang) dan (C-)(-) (penyebu) Unuk pengujian efek Treamen: deraja bebas F adalah C- (pembilang) dan (C-)(-) (penyebu) Conoh Aplikasi Anova Dua Arah Unuk mengeahui apakah ada pengaruh kemasan (warna dan ukuran kemasan) suau produk kecanikan erhadap penjualannya, sebuah pabrik ala-ala kecanikan melakukan pengujian dengan membua kemasan berwarna: merah, kuning, biru, dan hijau dengan ukuran kemasan kecil, sedang, dan besar Banyaknya produk kecanikan yang erjual selama sau minggu unuk masing-masing kemasan dicaa (erlampir) Dengan menggunakan = 5%, kesimpulan apakah yang dapa diarik mengenai pengaruh ukuran kemasan? Kesimpulan apa pula yang dapa diarik mengenai pengaruh warna kemasan? MINITAB: Sa -> ANOVA -> Two Way Kecil Sedang Besar Merah 6 7 Kuning 5 Biru 6 6 Hijau 7 ow NSale Ukuran Warna
7 Oupu MINITAB Two-way Analysis of Variance Analysis of Variance for NSale Source DF SS MS F P Ukuran Warna Error Toal 445 Efek Blok (ukuran kemasan): F = 45/5 = F 5 = 5433 unuk df = dan 6 Jadi F > F 5, kesimpulan: Tolak H Arinya: ada pengaruh ukuran erhadap penjualan Efek Treamen (warna kemasan): F = /5 = 3 F 5 = 4757 unuk df = 3 dan 6 Jadi F < F 5, kesimpulan: Perahankan H Arinya: idak ada pengaruh warna kemasan erhadap penjualan Meode nilai p juga akan menghasilkan kesimpulan yang sama Topik-opik Lanju egresi Linear Sederhana egresi Berganda Dere Waku Saisika Nonparamerik dan lain-lain Dafar Pusaka Black, K 3 Business Saisics for Conemporary Decision Making 4 h Ed Wes Publishing Co MINITAB, Inc 3 Mee MINITAB elease 4 for Windows Lind, DA Basic Saisics for Business and Economics 4 nd Ed McGraw-Hill Companies Terima kasih 3
Bagian 7. Jawab. Uji Hipotesis. Beberapa Uji Hipotesis pada Statistika Parametrik. Beberapa Uji Hipotesis pada Statistika Nonparametrik
Jawab p = proporsi sekrearis di seluruh perkanoran di Bandung yang diperlengkapi dengan kompuer di ruang kerjanya Karena p idak dikeahui, asumsikan nilainya.5 q = 1 p =.5 Tingka keyakinan 95% =.5 dan /
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar
Lebih terperinciPENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA
ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekaan Peneliian Jenis peneliian yang digunakan dalam peneliian ini adalah peneliian evaluasi dan pendekaannya menggunakan pendekaan kualiaif non inerakif (non
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciTINGKAT KEBUGARAN JASMANI KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI 1 DONOROJO TAHUN PELAJARAN 2014/ 2015 SKRIPSI. Oleh:
Arikel Skripsi TINGKAT KEBUGARAN JASMANI KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI 1 DONOROJO TAHUN PELAJARAN 2014/ 2015 SKRIPSI Diajukan Unuk Memenuhi Sebagian Syara Guna Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X
USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri
Lebih terperinciMuhammad Firdaus, Ph.D
Muhammad Firdaus, Ph.D DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FEM-IPB 010 PENGERTIAN GARIS REGRESI Garis regresi adalah garis yang memplokan hubungan variabel dependen (respon, idak bebas, yang dipengaruhi) dengan variabel
Lebih terperinciPENGARUH KOMPOSISI FLY ASH TERHADAP KUAT TEKAN DAN RESAPAN PADA PEMBUATAN PAVING BLOK
PENGARUH KOMPOSISI FLY ASH TERHADAP KUAT TEKAN DAN RESAPAN PADA PEMBUATAN PAVING BLOK Randi Nugraha Pura 1306 030 048 Dosen Pembimbing : Prof.Dra. Susani Linuwih.,M.Sa,PhD PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA
Lebih terperinciBab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen
Bab 5 Penaksiran Fungsi Perminaan 1 Ekonomi Manajerial Manajemen Peranyaan Umum Tenang Perminaan Seberapa besar penerimaan perusahaan akan berubah seelah adanya peningkaan harga? Berapa banyak produk yang
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
A III METODE PEELITIA Salah sau komponen peneliian yang mempunyai ari pening dalam kaiannya dengan proses sudi secara komprehensif adalah komponen meode peneliian. Meode peneliian menjelaskan bagaimana
Lebih terperinciAnalisis Model dan Contoh Numerik
Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES
IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya
Lebih terperinciMetode Regresi Linier
Modul 1 Meode Regresi Linier Prof. DR. Maman Djauhari A PENDAHULUAN nalisis regresi linier, baik yang sederhana maupun yang ganda, elah Anda pelajari dalam maa kuliah Meode Saisika II. Dengan demikian
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN
III METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Tempa Peneliian Peneliian mengenai konribusi pengelolaan huan rakya erhadap pendapaan rumah angga dilaksanakan di Desa Babakanreuma, Kecamaan Sindangagung, Kabupaen Kuningan,
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA (PERKIRAAN INTERVAL DAN PENGUJIAN HIPOTESIS)
REGRESI LINIER SEDERHANA (PERKIRAAN INTERVAL DAN PENGUJIAN HIPOTESIS) PowerPoin Slides by Yana Rohmana Educaion Universiy of Indonesian 007 Laboraorium Ekonomi & Koperasi Publishing Jl. Dr. Seiabudi 9
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciUJI BREDENKAMP, HILDEBRAND, KUBINGER DAN FRIEDMAN
UJI BREDENKAP, HILDEBRAND, KUBINGER DAN FRIEDAN Firi Caur Lesari ABSTRACT Saisics is a science ha has imporan role in decision making The decision is made based on he daa and uses cerain mehods, especially
Lebih terperinciPEMBELAJARAN 5 STATISTIK NON PARAMETRIK
PEMBELAJARAN 5 STATISTIK NON PARAMETRIK Kompeensi Dasar paramerik. Mahasiswa memahami enang beberapa eknik analisis saisik non Indikaor Pencapaian Mahasiswa dapa: a. Menjelaskan, menghiung dan menerapkan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciPENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 2012/2013
Jurnal Lensa Kependidikan Fisika Vol. 1 Nomor 1, Juni 13 ISSN: 338-4417 PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 1/13
Lebih terperinciEstimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepatitis di Kabupaten Jember (Estimating of Survival Function of Hepatitis Virus in Jember)
Jurnal ILMU DASAR Vol. 8 No. 2, Juli 2007 : 135-141 135 Esimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepaiis di Kabupaen Jember (Esimaing of Survival Funcion of Hepaiis Virus in Jember) Mohamad Faekurohman Saf Pengajar
Lebih terperinciOleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM YANG DIPENGARUHI KURS, PERUBAHAN INFLASI, POSISI JUMLAH DEPOSITO BERJANGKA, SUKU BUNGA SBI DAN DEPOSITO MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER DAN ARCH-GARCH Oleh: TANTI MEGASARI 6 00
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciMODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH)
Journal Indusrial Servicess Vol. No. Okober 0 MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Abdul Gopar ) Program Sudi Teknik Indusri Universias
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun
Lebih terperinciPENGARUH GAJI, UPAH, DAN TUNJANGAN KARYAWAN TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PT. XYZ
PENGARUH GAJI, UPAH, DAN TUNJANGAN KARYAWAN TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PT. XYZ Khairunnisa aubara 1, Ir. Sugiharo Pujangkoro, MM 2, uchari, ST, M.Kes 2 Deparemen Teknik Indusri, Fakulas Teknik, Universias
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciKOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak
KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES Universias Muhammadiyah Purwokero malim.muhammad@gmail.com Absrak Pada persamaan regresi linier sederhana dimana variabel dependen dan variabel independen
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi
Lebih terperinciHistogram (contoh MINITAB) Distribusi Frekuensi. Ungrouped Data vs Grouped data Range Class midpoint Frekuensi Relatif Frekuensi Kumulatif
Kursus Statistika Dasar Bagian Statistika Deskriptif Pengelompokan Statistika Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Kepuusan Model rumusan masalah dan pengambilan kepuusan yang digunakan dalam menyelesaikan skripsi ini dimulai dari observasi lapangan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan
BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus
Lebih terperinciVolume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN
Volume, Nomor, Juni 7 ISSN 978-77 Barekeng, Juni 7 hal6-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variance Mulivaria Analysis for Experimen wih Complee Random
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
11 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Salah sau masalah analisis persediaan adalah kesulian dalam menenukan reorder poin (iik pemesanan kembali). Reorder poin diperlukan unuk mencegah erjadinya kehabisan
Lebih terperinciFORECASTING & ARIMA. Dwi Martani. 1/26/2010 Statistik untuk Bisnis 9 1
FORECASTING & ARIMA Dwi Marani /26/200 Saisik unuk Bisnis 9 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suau dere berkala merupakan suau himpunan observasi dimana variabel yang digunakan diukur dalam uruan periode waku,
Lebih terperinciMENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK. Oleh: Yoyo Zakaria Ansori
MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK Oleh: Yoyo Zakaria Ansori Peneliian ini dilaarbelakangi rendahnya kemampuan memecahkan
Lebih terperinciRANK DARI MATRIKS ATAS RING
Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias
Lebih terperinciProyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran
Saisika, Vol. 10 No. 2, 129 138 Nopember 2010 Proyeksi Penduduk Provinsi Riau 2010-2015 Menggunakan Meode Campuran Ari Budi Uomo, Yaya Karyana, Tei Sofia Yani Program Sudi Saisika, Universias Islam Bandung
Lebih terperinciPenduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar
Kumpulan Makalah Seminar Semiraa 013 Fakulas MIPA Universias Lampung Penduga Daa Pada Rancangan Bujur Sangkar Lain Dasar Idhia Sriliana Jurusan Maemaika FMIPA UNIB E-mail: aha_muflih@yahoo.co.id Absrak.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.
III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Usahaani belimbing karangsari adalah kegiaan menanam dan mengelola anaman belimbing karangsari unuk menghasilkan produksi, sebagai sumber
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Dalam peneliian ini, penulis akan menggunakan life cycle model (LCM) yang dikembangkan oleh Modigliani (1986). Model ini merupakan eori sandar unuk menjelaskan perubahan dari
Lebih terperinciBAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF
BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Daa Daa yang digunakan adalah daa sekunder runun waku (ime series) bulanan dari 2002:01 sampai dengan 2009:06 yang bersumber dari Laporan dan websie Bank Indonesia
Lebih terperinciPENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI
PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung
Lebih terperinciGERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL
Suau benda dikaakan bergerak manakalah kedudukan benda iu berubah erhadap benda lain yang dijadikan sebagai iik acuan. Benda dikaakan diam (idak bergerak) manakalah kedudukan benda iu idak berubah erhadap
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk, dan Grafein adalah
37 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian-pengerian Kependudukan sanga era kaiannya dengan demgrafi. Kaa demgrafi berasal dari bahasa Yunani yang berari Dems adalah rakya aau penduduk, dan Grafein adalah
Lebih terperinciFaradina GERAK LURUS BERATURAN
GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang
Lebih terperinciBAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi
Bab II Maeri Penunjang BAB II MATERI PENUNJANG.1 Keuangan.1.1 Opsi Sebuah opsi keuangan memberikan hak (bukan kewajiban) unuk membeli aau menjual sebuah asse di waku yang akan daang dengan harga yang disepakai.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Meode Peneliian Pada bab sebelumnya elah dibahas bahwa cadangan adalah sejumlah uang yang harus disediakan oleh pihak perusahaan asuransi dalam waku peranggungan
Lebih terperinciIII KERANGKA PEMIKIRAN
III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Teori Risiko Produksi Dalam eori risiko produksi erlebih dahulu dijelaskan mengenai dasar eori produksi. Menuru Lipsey e al. (1995) produksi adalah suau kegiaan yang mengubah
Lebih terperinciANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER
ANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER Abdul Aziz Dosen Jurusan Maemaika Fakulas Sains Teknologi Universias Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail : abdulaziz_uinmlg@yahoo.com
Lebih terperinciVARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE
VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE Indra Nurhadi Program Sudi Manajemen Ekonomi, Fakulas Ekonomi, Universias Gunadarma Jl. Akses Kelapa Dua Cimanggis,
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Joko Ariyadi (308 030 060) Pembimbing : Drs. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si Laar Belakang 2 Laar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah
Lebih terperinciIII. PEMODELAN HARGA PENGGUNAAN INTERNET
8 III EMODELAN HARGA ENGGUNAAN INTERNET 3 Asumsi dan Model ada peneliian ini diperhaikan beberapa asumsi yaiu sebagai beriku: Waku anarkedaangan menyebar eksponensial dengan raaan λ - (laju kedaangan adalah
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
III METODOLOGI PENELITIN Meode adalah suau prosedur aau cara unuk mengeahui sesuau yang mempunyai langkah-langkah sisemais. 1 Meode peneliian adalah semua asas, perauran, dan eknik-eknik yang perlu diperhaikan
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciFIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI
KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan pada kasus pengolahan ikan asap IACHI Peikan Cia Halus (PCH) yang erleak di Desa Raga Jaya Kecamaan Ciayam, Kabupaen Bogor,
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang
Lebih terperinciKadek Bayu Wibawa*, I Ketut Sumerta**, I Made Dharmawan***
PELATIHAN MENITI PAPAN JARAK 4 METER 5 REPETISI 2 SET DAN 2 REPETISI 5 SET TERHADAP PENINGKATAN KESEIMBANGAN SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 MENGWI TAHUN PELAJARAN 2015/2016 Kadek Bayu Wibawa*, I Keu Sumera**,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Model Peneliian Dalam menganalisa efekifias kebijakan pemerinah, maka model yang digunakan dalam skripsi ini adalah model yang diurunkan dari eori kekuaan monopoli,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciHUMAN CAPITAL. Minggu 16
HUMAN CAPITAL Minggu 16 Pendahuluan Invesasi berujuan unuk meningkakan pendapaan di masa yang akan daang. Keika sebuah perusahaan melakukan invesasi barang-barang modal, perusahaan ini akan mengeluarkan
Lebih terperinciRelasi LOGIK FUNGSI AND, FUNGSI OR, DAN FUNGSI NOT
2 Relasi LOGIK FUNGSI ND, FUNGSI OR, DN FUNGSI NOT Tujuan : Seelah mempelajari Relasi Logik diharapkan dapa,. Memahami auran-auran relasi logik unuk fungsi-fungsi dasar ND, OR dan fungsi dasar NOT 2. Memahami
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Peneliian ini ialah berujuan (1) unuk menerapkan model Arbirage Pricing Theory (APT) guna memprediksi bea (sensiivias reurn saham) dan risk premium fakor kurs, harga minyak,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. salad ke piring setelah dituang. Minyak goreng dari kelapa sawit juga memiliki sifat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam kehidupan sehari hari kia biasa menjumpai produk makanan yang sifanya kenal. Sebagai conoh produk mayonaisse yang diambahkan pada salad. Viskosias (kekenalan)
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian Peneliian ini dilakukan pada bulan Juni hingga Juli 2011 yang berlokasi di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri, Kabupaen Mamberamo
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Waku dan Tempa Peneliian ini dilaksanakan pada bulan November hingga Desember 2009 di Laboraorium Teknik Produksi dan Manajemen Akuakulur, Deparemen Budidaya Perairan, FPIK-IPB.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciPENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN)
B PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Sudi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) Firiya Gemala Dewi, Bobby O.P. Soepangka, Nurhadi Siswano Program Pasca Sarjana Magiser Manajemen
Lebih terperinciDistribusi lama haid dari responden sebelum dan sesudah pengobatan. 1. Beda rata-rata antara pre treatment dan post treatment pertama
Lampiran Uji Saisik Disribusi lama haid d responden sebelum dan sesudah pengobaan Danazol inravaginal. Beda raa-raa anara pre reamen dan pos reamen perama Langkah pengujian: H 0 : (idak ada perbedaan raa-raa
Lebih terperinciPerencanaan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Peningkatan Produktivitas
Perencanaan Sisem Pendukung Kepuusan Unuk Peningkaan Produkivias Abdurrozzaq Hasibuan Jurusan Teknik Indusri, Fakulas Teknik, UISU Jln. Sisingamangaraja Telp. 7869920 Teladan Medan Email : rozzaq@uisu.ac.id
Lebih terperinci