Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
|
|
- Leony Muljana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena sesuatu hal, ba tu dar sampel ataupun populas, selan data dsajan dalam bentu tabel atau dagram, dperluan uuran-uuran yang merupaan wal dar umpulan data tersebut. Uuran statst yang pentng dantaranya adalah uuran pemusatan, uuran penyebaran, uuran tngg rendah urva (urtoss) dan uuran emrngan (sewness). Uuran pemusatan data dbedaan menjad, yan : a. Uuran gejala pusat adalah uuran statst yang menggambaran gejala pusat pengelompoan data, artnya uuran statst n dapat mengsyaratan pada blangan apa data yang ada cenderung untu berelompo. Yang termasu edalam uuran gejala pusat adalah rata-rata htung, rata-rata uur, rata-rata harmon dan modus. b. Uuran leta adalah uuran statst yang menggambaran leta data. Yang termasu uuran leta adalah medan, uartl, desl dan persentl.. Uuran Gejala Pusat Untu Data Tunggal.. Rata-Rata Htung atau Rata-Rata (Mean) Dens : Apabla dar sebuah populas yang beruuran, duur varabel X yang memberan hasl penguuran,,..., dengan tngat penguuran nterval/raso, maa rata-rata untu varabel X dalam populas ddensan sebaga hasl bag jumlah nla data dengan banya data. =,,..., (parameter) (.) =,,...,n (statst) (.) n dengan : dan = rata-rata htung dan n = banya data = jumlah seluruh nla data Contoh. Berapa rata-rata htung dar data berut :, 5, 6, 8, 9? Rata-rata htung dar data tersebut adalah Sat-sat rata-rata htung :. Rata-rata htung hanya boleh dhtung untu data dengan tngat penguuran nterval/raso (data uanttat).. Rata-rata htung bersat un, artnya nlanya hanya sebuah harga. 3. Rata-rata htung sangat tergantung pada setap nla yang menyusunnya. Prod : AKE dan KAT 8
2 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB Artnya apabla dar seumpulan data ada sebuah data yang hlang, maa rata-rata htung tda dapat dhtung.. Rata-rata htung sangat dpengaruh oleh nla-nla estrm... Rata-rata Uur (Geometrc Mean) Untu data bernla,,...,, maa rata-rata uur ddensan sebaga : G... (.3) dengan : G = rata-rata uur Untu blangan-blangan yang bernla besar, lebh ba dgunaan logartmanya, sehngga persamaan (.3) menjad persamaan (.) log log G (.) Dan untu memperoleh nla G, gunaan ant log-nya. Contoh. Berapa rata-rata uur dar data berut :, 5, 6, 8, 9? G... Atau log G G = = log Rata-rata uur untu data tersebut adalah..3 Rata-rata Harmon (Harmonc Mean) Untu data,,...,, maa rata-rata harmon ddensan sebaga : H æ è ø (.5) atau H (.6).. 3 dengan : H = rata-rata harmon Contoh.3 Berapa rata-rata harmon dar data berut :, 5, 6, 8, 9? H æ è ø Rata-rata harmon untu data tersebut adalah Prod : AKE dan KAT 9
3 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB Catatan : - Perhatan embal hasl perhtungan pada contoh.,.,.3 - Untu soal yang sama ternyata menghaslan rata-rata htung 6, rata-rata uur G 5,33 dan rata-rata harmon H,53 - Ternyata antara etga rata-rata dalam uuran nla pusat, yatu rata-rata htung (), rata-rata uur (G), dan rata-rata harmon (H), terdapat hubungan : H G.. Modus Modus merupaan uuran yang dgunaan untu menyataan enomena yang palng banya terjad atau palng serng muncul. Untu data ualtat (data dengan tngat penguuran seurang-urangnya nomnal) modus serng dpaa sebaga penggant rata-rata. Sedangan untu data uanttat, modus dperoleh dengan jalan menentuan reuens terbesar d antara serangaan data. Serangaan data mungn meml satu modus (unmodal), dua modus (bmodal) atau lebh dar dua (multmodal). Contoh. Berapa modus dar data berut :,3,5,3,6,9,3,9,5,6,5,,5? modus = Modus dar data tersebut adalah 5.3 Uuran Gejala Pusat Untu Data Berelompo.3. Rata-rata Htung (Mean) a. Metode Basa Rngasan data dalam suatu datar dstrbus reuens dnamaan data yang delompoan. Ja data sudah delompoan, rata-ratanya dapat ddeat dengan menganggap bahwa nla observas d dalam suatu elas mempunya sebuah nla yang sama dengan tt tengah elas. Perhtungan rata-rata htung untu data yang delompoan dengan metoda basa adalah : m m =,,..., (.7) dengan : = reuens elas nterval e- = jumlah reuens m = tt tengah elas nterval e- = banya elas nterval Contoh.5 Htunglah rata-rata htung untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga dalam datar dstrbus reuens d bawah n? Tabel. Perraan rata-rata htung menggunaan metoda basa Pengeluaran Freuens ( ) Tt Tengah Kelas (m ) m (50+55)/ = 5,5 ( 5,5) = 5, ,5 9, ,5 387, ,5 705, ,5 38, ,5 7,5 Jumlah Prod : AKE dan KAT 0
4 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) m 067 / 30 = 68,9 Statst Bsns : BAB Rata-rata htung pengeluaran per har untu 30 eluarga tersebut adalah Rp b. Metoda Short Cut (cara sngat/cara sand) Rumus mencar rata-rata htung dengan menggunaan metode short cut adalah : æ d p =,,..., (.8) 0 è ø dengan : p = panjang elas nterval m d = nla sand, dmana d 0 p a = rata-rata htung yang dasumsan, yan nla tt tengah elas nterval dmana d dhargaan nol. Leta d = 0 dsembarang elas nterval, namun dusahaan d elas dengan reuens terbesar. Contoh.6 (Berdasaran Contoh.5) Htung rata-rata htung untu data pada tabel d bawah n dengan menggunaan metode short cut Tabel. Perraan rata-rata htung menggunaan metoda shortcut Pengeluaran m d d ,5-3 ( 3) = , , , , ,5 6 Jumlah Dar tabel dperoleh : p = 6 = 70,5 (nla tt tengah dengan reuens elas terbesar) 0 Dengan menggunaan persamaan (.8) dperoleh rata-rata htung : æ d p 70,5 + 6(-8/30) = 70,5,6 = 68,9 0 è ø Rata-rata htung pengeluaran per har untu 30 eluarga tersebut adalah Rp Prod : AKE dan KAT
5 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Rata-rata Uur Statst Bsns : BAB log m log G (.9) dengan : log G = logartma rata-rata uur Dan untu memperoleh nla G, gunaan ant log-nya. Contoh.7 (Berdasaran Contoh.5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htunglah nla ratarata uurnya! Tabel.3 Perhtungan Rata-rata Uur Pengeluaran m log m log m ,5 Log (5,5)=,7,7 =, ,5,77 8, ,5,8 0, ,5,85 8, ,5,88 9, ,5,9 5,76 Jumlah 30-55,09 log m log G 55,09 / 30 =,83633 G = antlog (,83633 ) = 68,6 Pengeluaran per har untu 30 eluarga tersebut mempunya rata-rata uur sebesar Rp.3.3 Rata-rata Harmon H æ è m ø (.0) Contoh.8 (Berdasaran Contoh.5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htung nla rata-rata harmonnya! Tabel. Perhtungan Rata-rata Harmon Pengeluaran m /m ,5 (/5,5) = 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0,0 Jumlah 30-0,5 Prod : AKE dan KAT
6 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB H æ è m ø 30 /0,5 = 66,67 Pengeluaran per har untu 30 eluarga tersebut mempunya rata-rata harmon sebesar Rp Catatan : - Perhatan embal Contoh.5,.7,.8 - Untu soal yang sama ternyata menghaslan rata-rata htung 68,9, rata-rata uur G 68,6 dan rata-rata harmon H 66,67 - Ternyata antara etga rata-rata dalam uuran nla pusat, yatu rata-rata htung (), rata-rata uur (G), dan rata-rata harmons (H), terdapat hubungan : H G.3. Modus æ d Mo L Mo p (.) è d d ø dengan : Mo = Modus L Mo = batas bawah elas modus, yan elas nterval dengan reuens terbesar. p = panjang elas modus d = reuens elas modus durang reuens elas nterval sebelumnya. d = reuens elas modus durang reuens elas nterval sesudahnya. Contoh.9 (Berdasaran Contoh.5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htunglah modusnya! Tabel.5 Perhtungan Modus Kelas e- Pengeluaran Batas bawah Kelas , , , , , ,5 Jumlah 30 - Dar tabel d atas dperoleh : Kelas modus = elas e - L Mo = 67,5 p = 6 d = 0 6 = d = 0 5 = 5 æ d Mo L Mo p 67,5 + 6 (/+5) = 67,5 +,67 = 70,7 è d d ø Pengeluaran per har untu 30 eluarga tersebut mempunya modus sebesar Rp Prod : AKE dan KAT 3
7 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB. Uuran Leta Untu Data Tunggal.. Medan Pada saat menghtung rata-rata htung atau rata-rata uur, maa persyaratan data harus bersala uur nterval/raso. Apabla tngat penguurannya nomnal/ordnal maa atau pun G tda berlau. Medan merupaan uuran leta untu varabel dengan sala uur mnmal ordnal. Medan dapat berlau sebaga rata-rata untu varabel dengan sala uur ordnal. Medan menentuan poss tengah data setelah data durutan menurut besarnya. Ja nla medan sama dengan Me, maa 50% dar data nlanya palng tngg sama dengan Me dan 50% lag nlanya palng rendah sama dengan Me. Medan Untu data tunggal dtentuan sebaga berut : a. ja banya data ganjl, setelah data dsusun menurut nlanya dar ecl e besar, maa medan merupaan data yang palng tengah. b. ja banya data genap, setelah data dsusun menurut nlanya dar ecl e besar, maa medan merupaan rata-rata htung dua data tengah. c. Leta medan (ndes medan) untu data tunggal dtentuan oleh rumus : I Me (.) dengan : = banya data I Me = Indes medan, yang menyataan pada data e berapa leta medan berada Contoh.0 Tentuan medan dar data berut, 6, 8, 5,, 9, dan. = 7, data durutan menjad : Maa Me = Atau dengan menggunaan ndes medan : I Me medan terleta d Jad Me =, Artnya ada 50% dar data yang bernla palng tngg palng rendah dan 50% lag bernla Contoh. Dberan data, 7, 8,, 9,, 9, 6. Berapa medannya? = 8, data durutan menjad : Maa Me = Atau dengan menggunaan ndes medan : I Me medan terleta d Jad Me = Artnya ada 50% dar data yang bernla palng tngg palng rendah dan 50% lag bernla Prod : AKE dan KAT
8 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB.. Kuartl Kuartl adalah blangan-blangan yang membag deretan blangan yang telah durutan dar ecl e besar menjad bagan yang sama. Karena data dbag menjad bagan yang sama, maa aan ada 3 buah uartl (Q, Q dan Q 3). Leta uartl e- (ndes uartl) untu data tunggal dtentuan oleh rumus: I Q =,,3 (.3) dengan : = banya data IQ = Indes uartl, menyataan pada data e berapa leta uartl e- berada Contoh. Tentuan uartl dar data berut, 6, 8, 5,, 9, dan. = 7, data durutan menjad : «I Q Q terleta d Q = Artnya ada 5% dar data yang bernla palng tngg dan 75% lag bernla palng rendah «I Q Q terleta d Q = Artnya ada 50% dar data yang bernla palng tngg dan 50% lag bernla palng rendah 3 «I Q 3 Q3 terleta d Q3 = Artnya ada 75% dar data yang bernla palng tngg dan 5% lag bernla palng rendah..3 Desl Desl adalah blangan-blangan yang membag deretan blangan yang telah durutan dar ecl e besar menjad 0 bagan yang sama. Karena data dbag menjad 0 bagan yang sama, maa aan ada 9 buah desl (D, D,..,D 9). Leta desl e- (ndes desl) untu data tunggal dtentuan oleh rumus: I D =,,..9 (.) 0 dengan : = banya data ID = Indes desl, menyataan pada data e berapa leta desl e- berada Contoh.3 Tentuan desl e-3, e-7 dan e-9 dar data berut, 6, 8, 5,, 9,, 3, 3,, dan 5. =, Data durutan terlebh dahulu menjad : Prod : AKE dan KAT 5
9 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB 3 0 «D I 3 D3 terleta d la D 3 = Artnya ada 30% dar data yang bernla palng tngg palng rendah dan 70% lag bernla «D 7, D 9...(coba sendr).. Persentl Persentl adalah blangan-blangan yang membag deretan blangan yang telah durutan dar ecl e besar menjad 00 bagan yang sama. Karena data dbag menjad 00 bagan yang sama, maa aan ada 99 buah persentl (P, P,...,P 99). Leta persentl e- (ndes persentl) dtentuan oleh rumus: I P =,,...,99 (.5) 00 dengan : = banya data I P = Indes Persentl, menyataan pada data e berapa leta persentl e- berada. Contoh. Tentuan persentl e-0, e-5 dan e-50 dar data berut, 6, 8, 5,, 9,, 3, 3,, dan 5. =, Data durutan terlebh dahulu menjad : «I P la P 0 = P0 terleta d Artnya ada 0% dar data yang bernla palng tngg dan 90% lag bernla palng rendah «P 5 dan P 50...(coba sendr).5 Uuran Leta Untu Data Berelompo.5. Medan æ F Me L Me p (.6) Me è ø dengan : Me = medan data elompo L Me = batas bawah elas medan, yan elas dmana medan aan terleta, yatu pada jumlah reuens. p = panjang elas medan. = jumlah reuens Prod : AKE dan KAT 6
10 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) F = jumlah reuens sebelum elas medan. Me = reuens elas medan Statst Bsns : BAB Contoh.5 (Berdasaran Contoh.5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htunglah medannya. Tabel.6 Perhtungan Medan Kelas e- Pengeluaran Batas Bawah Kelas Fre. Kum (F) , , , , , ,5 Jumlah Pada tabel d atas, jumlah reuens =, sehngga = Kelas medan = elas e - L Me = p = m = F = (jumlah reuens sebelum elas medan) Me L Me æ p è F Me ø Artnya ada 50% eluarga dengan pengeluaran per har palng tngg Rp dan 50% lag dengan pengeluaran palng rendah Rp Hubungan rata-rata htung, medan dan modus ü Dalam dstrbus reuens yang sempurna (data menghaslan urva reuens smetrs), rata-rata htung, medan, dan modus mempunya nla yang sama. ü Tetap ja datanya mempunya dstrbus reuens yang condong (urva reuens mrng post atau negat), maa tga uuran pemusatan aan berbeda nlanya. ü Dalam dstrbus mrng post, modus aan tetap berada d bawah punca urva dan aan mempunya nla terecl, rata-rata htung aan dpengaruh oleh nla-nla estrem dan aan dtar menjauh tt d bawah punca dstrbus e arah nla-nla estrem, sehngga rata-rata htung aan mempunya nla terbesar dan nla medan aan terleta dantara nla modus dan nla rata-rata htung. ü Dalam dstrbus mrng negat, modus meml nla terbesar, rata-rata htung aan meml nla terecl dan medan terleta dantara modus dan rata-rata.dalam gra, eduduan etga nla tersebut dgambaran sepert berut : e = Mo Me e < M a. Smetrs b. Mrng Post c. Mrng egat Gambar. Hubungan Rata-rata Htung, Medan, dan Modus Prod : AKE dan KAT 7
11 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Kuartl Statst Bsns : BAB æ F Q L p =,,3 (.7) è ø dengan : Q = uartl e- L = batas bawah elas uartl e-, yan elas dmana uartl aan terleta = reuens elas uartl = jumlah reuens p = panjang elas uartl F = jumlah reuens sebelum elas uartl Contoh.6 (Berdasaran Contoh.5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htunglah Q, Q, Q 3! Tabel.7 Perhtungan Kuartl Kelas e- Pengeluaran Batas Bawah Kelas Fre. Kum (F) , , , , , ,5 30 Jumlah «Kuartl e- (Q ) Pada tabel d atas, jumlah reuens =, sehngga Kelas Q = elas e - L = p = = F = (jumlah reuens sebelum elas Q ) Q L æ p è F ø Artnya ada 5% eluarga dengan pengeluaran palng tngg Rp dan 75% lag dengan pengeluaran palng rendah Rp «Q dan Q 3...(coba sendr).5.3 Desl æ F 0 D L D p è D ø =,,..,9 (.8) dengan : D = desl e- = jumlah reuens F = jumlah reuens sebelum elas D. L D = batas bawah elas D, yan elas dmana D aan terleta, yatu pada jumlah reuens. p = panjang elas D. D = reuens elas D 0 Prod : AKE dan KAT 8
12 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Statst Bsns : BAB Contoh.7 (berdasaran contoh.5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htunglah D, D, D 9! Tabel.8 Perhtungan Desl Kelas e- Pengeluaran Batas Bawah Kelas Fre. Kum (F) , , , , , ,5 30 Jumlah «Desl e- (D ) Pada tabel d atas, jumlah reuens =, sehngga 0 Kelas D = elas e - L D = p = D = F = (jumlah reuens sebelum elas D ) D L D æ p è 0 F D ø Artnya ada 0% eluarga dengan pengeluaran palng tngg Rp dan 90% lag dengan pengeluaran palng rendah Rp «D dan D 9...(coba sendr).5. Persentl æ F 00 P L P p =,,...,99 (.9) è P ø dengan : P = persentl e- p = panjang elas P = jumlah reuens F = jumlah reuens sebelum elas P p = reuens elas P L P = batas bawah elas P, yan elas dmana P aan terleta, yatu pada jumlah reuens 00 Contoh.8 (berdasaran contoh,5) Untu data pengeluaran per har (rbu rupah) untu 30 eluarga, htunglah P 0, P 50, P 75! Prod : AKE dan KAT 9
13 Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) Tabel.9 Perhtungan Persentl Statst Bsns : BAB Kelas e- Pengeluaran Batas Bawah Kelas Fre. Kum (F) , , , , , ,5 30 Jumlah «Persentl e-0 (P 0) Pada tabel d atas, jumlah reuens =, sehngga 0 00 Kelas P 0 = elas e- L P0 = p = P0 = F = (jumlah reuens sebelum elas P 0) P 0 L P 0 æ p è 0 00 F P 0 ø Artnya ada 0% eluarga dengan pengeluaran palng tngg Rp dan 80% lag dengan pengeluaran palng rendah Rp «P 50 dan P 75...(coba sendr) Catatan : Dar uuran-uuran leta d atas dperoleh hubungan bahwa : Me = Q = D 5 = P 50 Q = P 5 dan Q 3 = P 75 D, D,..., D 9 = P 0, P 0,..., P 90 Prod : AKE dan KAT 30
STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT &
UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciStatistika. Bab. Mean (rata-rata) Ukuran Pemusatan Ukuran Letak Median Modus Kuartil Desil A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR
Bab Statsta A KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Melalu proses pembelajaran statsta, sswa mampu menghayat pola hdup dspln, rts, bertanggungjawab, onssten, dan jujur serta menerapannya
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag tap-tap 25% frekuens
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciSUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
Lebih terperinciSTATISTIKA. A. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram
STATISTIKA A. Menyajkan Data dalam Bentuk Dagram. DIAGRAM GARIS Contoh soal Fluktuas nla tukar rupah terhadap dolar AS dar tanggal 8 Aprl 008 sampa dengan tanggal Aprl 008 dtunjukkan oleh tabel sebaga
Lebih terperinciUKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA
UKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusan Matenatka FMIPA Unand LOGO Kompetens Khusus Menghtung ukuran pemusatan data Menghtung ukuran keragaman data 3 4 Menghtung ukuran poss data
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag taptap 25% frekuens
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciStatistik. Ukuran lokasi. Ukuran kemiringan Ukuran keruncingan
Statstk Ukuran lokas Ukuran sebaran Ukuran kemrngan Ukuran keruncngan Ukuran-ukuranukuran lokas Rata rata htung (arthmetc mean) Rata rata htung sederhana (smple arthmetc mean) Rata rata htung tertmbang
Lebih terperinciPERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciI. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Lebih terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta BAB I STATISTIKA
BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar data tu. Statstk
Lebih terperinciUKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA
UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya
Lebih terperinciModul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini
STATISTIKA ; MODUL ; ; 8; ; ; PENDAHULUAN Modul n adalah modul ke-8 dalam mata kulah Matematka. Is modul n membahas tentang statstka. Modul n terdr dar kegatan belajar. Pada kegatan belajar akan dbahas
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciMINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN
MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN Tujuan Instruksonal Umum :. Mahasswa mampu memaham apa yang dmaksud dengan ukuran penyebaran. Mahasswa mampu memaham berbaga pengukuran untuk mencar nla ukuran penyebaran
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pendahuluan Control chart pertama al denalan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dar Bell Telephone Laboratores Amera Serat pada tahun 94. Control chart adalah sebuah gra yang member
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta NAMA : KELAS :
NAMA : KELAS : 1 BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciSTATISTIK menyatakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan, yg disusun ke dlm tabeldiagram-grafik yang menggambarkan suatu persoalan.
PERTEMUAN 1 STATISTIK menyatakan kumpulan data, blangan maupun non blangan, yg dsusun ke dlm tabeldagram-grafk yang menggambarkan suatu persoalan. STATISTIKA lmu yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan
Lebih terperinciPengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciSTATISTIKA. Rumus : 1. Menentukan banyaknya data/responden dari diagram lingkaran:
STATISTIKA Jens-jens soal statstka yang serng dujkan adalah soal-soal tentang : 1. Membaca sajan data dalam bentuk dagram. Ukuran pemusatan data 3. Ukuran Letak Data 4. Ukuran Penyebaran Data SOAL DAN
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciTEORI KESALAHAN (GALAT)
TEORI KESALAHAN GALAT Penyelesaan numerk dar suatu persamaan matematk hanya memberkan nla perkraan yang mendekat nla eksak yang benar dar penyelesaan analts. Berart dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat
Lebih terperinciSEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN
AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciUJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBAB V STATISTIKA DESKRIPTIF
BAB V Sulsetjono Bolog FMIPA Unverstas eger Malang (State Unversty of Malang) Emal: sulsetjono.fmpa@um.ac.d copyrght August 016 STATISTIKA DESKRIPTIF A. Capaan Pembelajaran Mahasswa mampu mengetahu dan
Lebih terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciBUKU AJAR STATISTIKA DASAR
BUKU AJAR STATISTIKA DASAR WIWIK SULISTIYOWATI, ST., M.T. CINDY CAHYANING ASTUTI, S.S., M.S. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SIDOARJO 016 BUKU AJAR STATISTIKA DASAR Wwk Sulstyowat, S.T., M.T. Cndy Cahyanng Astut.,
Lebih terperinciBAB STATISTIKA. Tujuan Pembelajaran
BAB I STATISTIKA Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajar mater bab n, Anda dharapkan mampu:. membaca dan menyajkan data dalam bentuk tabel dan dagram (dagram batang, dagram gars, dagram lngkaran, dagram
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciBAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
Lebih terperinciDISTRIBUSI FREKUENSI
BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciUKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a
UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinci