RENCANA MUTU PEMBELAJARAN
|
|
|
- Suhendra Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi Waktu : 2 pertemuan Pertemuan : pertemuan 1 dan 2 I. Standar Kompetensi : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya II. Kompetensi Dasar : Menjelaskan dalam mencari fungsi Variabel Random III. Indikator : Setelah mengikuti perkuliahan mahasiswa diharapkan dapat : 1. mencari fungsi variabel dengan teknik fungsi distribusi 2. mencari fungsi variabel dengan teknik transformasi variabel 3. mencari fungsi variabel dengan teknik fungsi pembangkit momen IV. Materi Ajar 1. Fungsi densitas 2. Mencari fungsi variabel random dengan teknik : a. fungsi distribusi b. transformasi c. fungsi pembangkit momen 1
2 V. Metode/Strategi Pembelajaran : Ceramah, diskusi dan tugas VI. Tahapan Pembelajaran : A. Kegiatan Awal : Membuat kontrak pembelajaran, memberi gambaran umum inti materi perkuliahan dan tujuan pembelajaran selama satu semester. Meyampaikan materi dan tujuan pembelajran untuk pertemuan ke 1 dan 2 ( satu kompetensi dasar) B. Kegiatan Inti : 1. menyampaikan materi perkuliahan 2. meminta mahasiswa untuk mencari fungsi variabel random dengan teknik fungsi distribusi 3. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi 4. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 5. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan 6. meminta mahasiswa untuk mencari fungsi variabel random dengan teknik transformasi dan metode momen 7. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi membahas masalah tersebut secara kelompok 8. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 9. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan C. Kegiatan Akhir 1. Bersama mahasiswa dosen membuat rangkuman materi 2. memberikan tugas rumah. 2
3 VII. Alat/Bahan/sumber Belajar : A. Alat/media : OHP, LCD, dan Komputer/laptop B. Bahan/sumber ajar : a. Didewicz E.J., Misra Modern Mathematical Statistics. John& SonsInc., Canada. b. Bain,JE.1992.Introduction toprobability and MathematicalStatistics.DuxBurryPress. California. c. Freund, Walpole Mathematical Statistics. PrenticeHallInc. VIII. Penilaian : A. Teknik dan Instrumen Penilaian 1. Keaktifan mahasiswa dalam perkuliahan (dinilai0 2. Tes/Tugas : Jika X 1, X 2,..., Xn merupakan variabel random independen yang berdistribusi eksponensial identik dengan parameter θ, carilah densitas dari variabel random : Y = X 1 + X Xn dengan menggunakan a. teknik fungsi distribusi b. teknik transformasi c. teknik metodemomen B. Kriteria Penilaian : Nf 2Pt 3Ps 5Tt 10 Keterangan : Pt Ps Tt Nf : tugas : Proses : tes tulis : nilai formatif 3
4 RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi Waktu :3 pertemuan Pertemuan : pertemuan 3, 4 dan 5 I. Standar Kompetensi : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya II. Kompetensi Dasar : menemukan distribusi sampling dari suatu variable random III. Indikator : Setelah mengikuti perkuliahan mahasiswa diharapkan dapat : 1. mencari distribusi mean dari suatu variabel random 2..mencari distribusi chi Kuadarat dari suatu variable random 3. dapat mencari distribusi t, jika diketahui distribusi normal 4. dapat mencari distribusi F dari suatu variable random IV. Materi Ajar Distribusi sampling meliputi 1. Distribusi mean 2. Distribusi t 3. Distribusi F 4. Distribusi χ 2 4
5 V. Metode/Strategi Pembelajaran : Ceramah, diskusi dan tugas VI. Tahapan Pembelajaran : D. Kegiatan Awal : Membahas tugas/pekerjaan rumah Meyampaikan materi dan tujuan pembelajran untuk pertemuan ke 3, 4 dan 5 ( satu kompetensi dasar) E. Kegiatan Inti : 1. menyampaikan materi perkuliahan 2. meminta mahasiswa untuk mencari bentuk distribusi dari suatu variabel random dengan menggunakan sifat distribusi mean 3. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi 4. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 5. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan 6. meminta mahasiswa untuk mencari fungsi distribusi dari suatu variabel random dengan menggunakan sifat dari distribusi t, F atau χ 2 7. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi membahas masalah tersebut secara kelompok 8. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 9. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan F. Kegiatan Akhir 1. Bersama mahasiswa dosen membuat rangkuman materi 2. memberikan tugas rumah. 5
6 VII. Alat/Bahan/sumber Belajar : A. Alat/media : OHP, LCD, dan Komputer/laptop B. Bahan/sumber ajar : d. Didewicz E.J., Misra Modern Mathematical Statistics. John& SonsInc., Canada. e. Bain,JE.1992.Introduction toprobability and MathematicalStatistics.DuxBurryPress. California. f. Freund, Walpole Mathematical Statistics. PrenticeHallInc. VIII. Penilaian : A. Teknik dan Instrumen Penilaian 1. Keaktifan mahasiswa dalam perkuliahan (dinilai) 2. Tes/Tugas : a. Carilah mean, variansi dan momen dari distribusi chi kuadrat dengan menggunakan definisi! b. Apakah hubungan antar distribusi normal standar dan distribusi chi kuadrat! c. Selidikilah hubungan antara distribusi F dan chi kuadrat! B. Kriteria Penilaian : Nf 2Pt 3Ps 5Tt 10 Keterangan : Pt Ps Tt Nf : tugas : Proses : tes tulis : nilai formatif 6
7 RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi Waktu : 4 pertemuan Pertemuan : pertemuan 6, 7, 8 dan 9 I. Standar Kompetensi : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya II. Kompetensi Dasar : Dapat menjelaskan tentang bagaimana mencari estimator beserta sifat-sifatnya III. Indikator : Setelah mengikuti perkuliahan mahasiswa diharapkan dapat : 1. mencari estimator dari variable kontinu dengan metode likelihood 2. mencari estimator dari variable diskrit dengan metode likelihood 3. mencari estimator dari variabel random diskrit dengan metode momen 4. mencari estimator dari variabel random kontinu dengan metode momen 5. mencari sifat unbiased 6. mencari sifat varian minimum dari estimator 7. mencari sifat konsisten 8. mencari sifat lengkap dari suatu estimator 7
8 IV. Materi Ajar 1. Metode mencari Estimator yaitu a. metode likelihood b. metode momen 2. Sifat-sifat estimator : a. unbiased b. mempunyai varian minimum c. konsisten d. cukup V. Metode/Strategi Pembelajaran : Ceramah, diskusi dan tugas VI. Tahapan Pembelajaran : A Kegiatan Awal : Membahas tugas/pekerjaan rumah Meyampaikan materi dan tujuan pembelajran untuk pertemuan ke 4 dan 5 ( satu kompetensi dasar) B. Kegiatan Inti : 1. menyampaikan materi perkuliahan 2. meminta mahasiswa untuk mencari estimator dari suatu distribusi dengan menggunakan teknik likelihood maksimum dan metode momen baik untuk variabel random diskrit maupun kontinu. 3. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi 4. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 5. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan 8
9 6. meminta mahasiswa untuk mencari sifat-sifat dari suatu estimator yang meliputi sifat unbiased, mempunyai varian minimum, cukup dan konsisten baik untuk variabel random diskrit maupun kontinu. 7. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi membahas masalah tersebut secara kelompok 8. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 9. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan C. Kegiatan Akhir 1. Bersama mahasiswa dosen membuat rangkuman materi 2. memberikan tugas rumah. VII. Alat/Bahan/sumber Belajar : A. Alat/media : OHP, LCD, dan Komputer/laptop B. Bahan/sumber ajar : g. Didewicz E.J., Misra Modern Mathematical Statistics. John& SonsInc., Canada. h. Bain,JE.1992.Introduction toprobability and MathematicalStatistics.DuxBurryPress. California. i. Freund, Walpole Mathematical Statistics. PrenticeHallInc. 9
10 VIII. Penilaian : A. Teknik dan Instrumen Penilaian 1. Keaktifan mahasiswa dalam perkuliahan (dinilai) 2. Tes/Tugas : 1). Jika X 1, X 2, X 3,, X n sample random yang independen dengan fungsi densitas sebagai berikut : 1 i f ( X i, ) 6 3 x / X 4 i e, untuk x > 0, maka : a. Carilah estimator untuk dengan metode likelihood maksimum! b. Carilah CRLB dari! c. Apakah ^ merupakan UMVUE untuk! ^ d. Apakah merupakan estimator yang konsisten! ^ e. apakah merupakan estimator yang lengkap! 2). Jika X 1, X 2, X 3,, X n sample random yang independen dengan dengan distribusi binomial B (n,p,x) maka : a. Carilah estimator untuk p! b. Apakah estimator p unbiased! c. Apakah estimator p mempunyai varian minimum! d. Apakah estimator p konsisten! B. Kriteria Penilaian : Nf 2Pt 3Ps 5Tt 10 Keterangan : Pt : tugas Ps : Proses Tt : tes tulis Nf : nilai formatif 10
11 RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi Waktu : 2 pertemuan Pertemuan : pertemuan 10 dan 11 I. Standar Kompetensi : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya II. Kompetensi Dasar : Dapat menemukan estimasi interval beserta sifat-sifaatnya III. Indikator : Setelah mengikuti perkuliahan mahasiswa diharapkan dapat : 1. menjelaskan tentang interval konfidensi 2. mencari estimasi interval untuk mean dengan σ 2 diketahui 3. mencari estimasi interval untuk mean dengan σ 2 tidak diketahui 4..mencari estimasi interval untuk beda mean dengan σ 2 diketahui 5..mencari estimasi interval untuk beda mean dengan σ 2 tidak diketahui 6 mencari estimasi interval untuk varian 7. mencari estimasi interval untuk rasio dua varian 8. membedakan penggunaan estimasi interval beserta sifat-sifatnya 11
12 IV. Materi Ajar 1. Interval konfidensi 2. stimasi interval untuk mean dengan σ 2 diketahui 3. estimasi interval untuk beda mean dengan σ 2 tidak diketahui 4. estimasi interval untuk varian V. Metode/Strategi Pembelajaran : Ceramah, diskusi dan tugas VI. Tahapan Pembelajaran : A. Kegiatan Awal : Membahas tugas/pekerjaan rumah Meyampaikan materi dan tujuan pembelajran untuk pertemuan ke 10 dan 11 kompetensi dasar) B. Kegiatan Inti : 1. menyampaikan materi perkuliahan 2. meminta mahasiswa untuk mencari estimasi interval untuk mean maupun beda mean baik σ 2 diketahui atau tidak diketahui 3. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi 4. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 5. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan 6. meminta mahasiswa untuk mencari estimasi untuk varian. 7. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi membahas masalah tersebut secara kelompok ( satu 12
13 8. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 9. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan C. Kegiatan Akhir 1. Bersama mahasiswa dosen membuat rangkuman materi 2. memberikan tugas rumah. VII. Alat/Bahan/sumber Belajar : A. Alat/media : OHP, LCD, dan Komputer/laptop B. Bahan/sumber ajar : j. Didewicz E.J., Misra Modern Mathematical Statistics. John& SonsInc., Canada. k. Bain,JE.1992.Introduction toprobability and MathematicalStatistics.DuxBurryPress. California. l. Freund, Walpole Mathematical Statistics. PrenticeHallInc. 13
14 VIII. Penilaian : A. Teknik dan Instrumen Penilaian 1. Keaktifan mahasiswa dalam perkuliahan (dinilai) 2. Tes/Tugas : 1) Jika suatu sampel random dengan ukuran n = 20 diambil dari suatu populasi normal dengan varian 2 = 225 dan mean X = 64.3, maka konstruksikan interval konfidensi 95% untuk mean populasi.! 2). Jika X dan s adalah harga-harga dari mean dan deviasi standar dari suatu sampel random dengan ukuran n yang diambil dari populasi normal dengan varian 2 tak diketahui, maka carilah estimasi untuk! 3). Jika X 1 dan X 2 adalah harga-harga dari mean-mean dari sampel-sampel random independen dengan ukuran n 1 dan n 2, yang diambil dari populasi-populasi normal dengan varian-varian yang diketahui: 2 1 dan 2 2, maka carilah estimasi interval untuk 1-2 4). Jika S 2 1 dan S 2 2 adalah harga-harga dari varian-varian dari sampel-sampel random independen dengan ukuran n 1 dan n 2 yang berasal dari populasi normal dengan σ1 varian 1 dan 2, maka carilah estimasi untuk 2 σ B. Kriteria Penilaian : Nf 2Pt 3Ps 5Tt 10 Keterangan : Pt : tugas Ps : Proses Tt : tes tulis Nf : nilai formatif
15 RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi Waktu : 3 pertemuan Pertemuan : pertemuan 12, 13 dan 14 I. Standar Kompetensi : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya II. Kompetensi Dasar : Menguji hipotesis secara teoritik maupun aplikasinya III. Indikator : Setelah mengikuti perkuliahan mahasiswa diharapkan dapat : 1..menetukan tipe kesalahan dalam hipotesis 2. membedakan tipe kesalahan satu dan dua 3. membuktikan lemma Neymen-pearson 4. melakukan pengujian hipotesis mean 5. melakukan pengujian hipotesis beda mean 6 melakukan pengujian hipotesis untuk variansi 7. melakukan pengujian hipotesis untuk beda variansi 15
16 IV. Materi Ajar 1. Hipotesis teoritik a. Jenis hipotesis b. Tipe kesalahan 2. Aplikasi hipotesis a. hipotesis mean b.hipotesis beda mean c. hipotesis variann V. Metode/Strategi Pembelajaran : Ceramah, diskusi dan tugas VI. Tahapan Pembelajaran : D. Kegiatan Awal : Membahas tugas/pekerjaan rumah Meyampaikan materi dan tujuan pembelajran untuk pertemuan ke 12, 13 dan 14 ( satu kompetensi dasar) E. Kegiatan Inti : 1. menyampaikan materi perkuliahan 2. meminta mahasiswa untuk menjelaskan jenis hipotesis dan tipe kesalahan serta memberikan contoh. 3. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi 4. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 5. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan 16
17 6. meminta mahasiswa untuk menguji hipotesis mean, beda mean maupu varian. 7. memberikan kesempatan pada mahasiswa untuk diskusi membahas masalah tersebut secara kelompok 8. membahas masalah tersebut melalui diskusi kelas. 9. meminta salah satu kelompok untuk maju ke depan membahas masalah tersebut dan kelompok lain untuk memberikan tanggapan F. Kegiatan Akhir 1. Bersama mahasiswa dosen membuat rangkuman materi 2. memberikan tugas rumah. VII. Alat/Bahan/sumber Belajar : A. Alat/media : OHP, LCD, dan Komputer/laptop B. Bahan/sumber ajar : m. Didewicz E.J., Misra Modern Mathematical Statistics. John& SonsInc., Canada. n. Bain,JE.1992.Introduction toprobability and MathematicalStatistics.DuxBurryPress. California. o. Freund, Walpole Mathematical Statistics. PrenticeHallInc. 17
18 VIII. Penilaian : A. Teknik dan Instrumen Penilaian 1. Keaktifan mahasiswa dalam perkuliahan (dinilai) 2. Tes/Tugas : 1) Ujian standar intelegensia telah diadakan beberapa tahun dengan hasil nilai ratarata 70 dan deviasi standar 8. Sekelompok mahasiswa yang terdiri dari 100 orang diberi pelajaran dengan mengutamakan matematika. Apabila dari 100 orang mahasiswa ini diperoleh hasil ujian dengan nilai rata-rata 75, apakah cukup alasan untuk mempercayai bahwa pengutamaan bidang studi matematika menaikkan hasil ujian standar? ( pilih α = 0.05 ). 2) Andaikan spesifikasi untuk suatu pita tertentu ditentukan oleh rata-rata kuat putus 185 pon dan dari 5 buah (untas) pita tersebut yang dipilih secara random mempunyai rata-rata 183,1 pon dan deviasi standar 8,2 pon. Dengan menganggap bahwa data sampel tersebut berasal dari suatu populasi normal, ujilah hipotesis μ = 185 terhadap hipotesis alternatife μ < 185 pada α = 0,05. 3). Dalam rangka membandingkan dua jenis cat tembok, seorang konsumen mencek kedua jenis cat tersebut. Hasil dari pengecekan ini adalah sebagai berikut: (i) Pemakaian 4 galon cat jenis pertama rata-rata dapat meliputi permukaan seluas 512 kaki persegi dengan deviasi standar 31 kaki persegi. (ii) Pemakaian 4 galon cat jenis kedua rata-rata dapat meliputi permukaan seluas 492 kaki persegi dengan deviasi standar 26 kaki persegi. Dengan menganggap bahwa kedua populasi cat tersebut normal dengan varianvarian sama, maka ujilah hipotesis yang menyatakan bahwa 1-2 = 0 terhadap hipotesis alternatif pada tingkat signifikansi = B. Kriteria Penilaian : 18
19 Nf 2Pt 3Ps 5Tt 10 Keterangan : Pt Ps Tt Nf : tugas : Proses : tes tulis : nilai formatif 19
20 20
21 21
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan.
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Nama Mata Kuliah : Probabilitas Jumlah sks : 3 sks Semester : III Alokasi Waktu
SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 50603 Mata kuliah : Statistika Matematika Bobot : 3 SKS Semester : V Mata Kuliah Prasyarat : Probabilitas Deskripsi Mata Kuliah
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Dapat mengaplikasikan statistika dasar dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 504203 Nama Mata Kuliah : Statistika Dasar Jumlah sks : 3 sks Semester : IV Alokasi
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Dapat mengaplikasikan transformasi untuk memecahkan masalah geometri
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 603203 Nama Mata Kuliah : Geometri Transformasi Jumlah sks : 2 sks Semester : VI Alokasi
Setiap karakteristik dari distribusi populasi disebut dengan parameter. Statistik adalah variabel random yang hanya tergantung pada harga observasi
ESTIMASI TITIK Setiap karakteristik dari distribusi populasi disebut dengan parameter. Statistik adalah variabel random yang hanya tergantung pada harga observasi sampel. Statistik merupakan bentuk dari
4. Mahasiswa mampu melakukan estimasi parameter, melakukan uji hipotesis statistic serta estimasi interval. Diskripsi Singkat MK
INSTITUT TEKNOLOGI KALIMANTAN JURUSAN MATEMATIKA DAN TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI MATEMATIKA RENCANA PEMBELAJARAN MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan Matematika Statistika
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ANALISIS DATA UJI HIDUP KODE MATA KULIAH : MAA SKS
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ANALISIS DATA UJI HIDUP KODE MATA KULIAH : MAA 516 3 SKS MINGGU 1 Pendahuluan dan - Pengertian Dasar soal-soal 2 Konsep-Konsep Dasar untuk Hidup Model Kontinu 1.
SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menyelesaikan permasalahan probabilitas dan mampu mengaplikasikan dalam kehidupan
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Mata kuliah : Probabilitas Bobot : 3 SKS Semester : III Mata Kuliah Prasyarat : - Deskripsi Mata Kuliah : Mata kuliah
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-110 Nama Mata Kuliah : Teori Probabilitas Jumlah SKS : 2 Semester : II Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-101 Pengantar Teknik Industri
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. Dasar-dasar vektor dan vektor pada bidang datar (dimensi dua)
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-206 Nama Mata Kuliah : Matriks dan Vektor Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-111 Matematika Industri II
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-303 Nama Mata Kuliah : Pemodelan Sistem Jumlah SKS
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-303 Nama Mata Kuliah : Pemodelan Sistem Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-101 Pengantar Teknik Industri
SILABUS MATA KULIAH. Standar Kompetensi Mahasiswa dapat memahami konsep-konsep matematika dan penerapannya dalam suatu industri.
Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI 215 Nama Mata Kuliah : Matematika Terapan Jumlah SKS : 2 Semester : IV Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-206 Matriks dan Vektor SILABUS MATA KULIAH Deskripsi
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-204 Nama Mata Kuliah : Statistika Industri Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas Deskripsi
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi
Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA
Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Inferensia Statistika : Mencakup semua metode yang digunakan untuk penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi dengan melakukan pengambilan sampel (sampling)
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2.
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-209 Nama Mata Kuliah : Praktikum Statistika Jumlah SKS : 1 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas
Pengantar Statistika Matematika II
Bab 6: Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Inferensi Statistik Pendahuluan Inferensi Statistik Inferensi statistik adalah metode untuk menarik kesimpulan mengenai suatu populasi. Inferensi statistik
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Distribusi eksponensial tergenaralisir (Generalized Eponential Distribution) pertama kali diperkenalkan oleh Gupta dan Kundu pada tahun 1999. Distribusi ini diambil
STATISTIKA MATEMATIKA
STATISTIKA MATEMATIKA Penulis: Prof. Subanar, Ph.D Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2013 Hak Cipta 2013 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak atau memindahkan sebagian atau
ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN
ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik
MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR
TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-493 Nama Mata Kuliah : Rekayasa Produktivitas Jumlah SKS :
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-493 Nama Mata Kuliah : Rekayasa Produktivitas Jumlah SKS : 3 Semester : VIII Deskripsi Mata Kuliah : Mata Kuliah ini mengkaji
Estimasi Titik. (Point Estimation) Minggu ke 1-3. Prof. Dr. Sri Haryatmi, M. Sc. Universitas Gadjah Mada
Estimasi Titik (Point Estimation) Minggu ke 1-3 Prof. Dr. Sri Haryatmi, M. Sc. Universitas Gadjah Mada 2014 Prof. Dr. Sri Haryatmi, M. Sc. (UGM) Daftar Isi 2014 1 / 33 DAFTAR ISI 1 Minggu 1 Pertemuan 1
Pengantar Statistika Matematika II
Bab 4: Metode Evaluasi Estimator Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Penggunaan metode estimasi yang berbeda dapat menghasilkan estimator yang sama maupun berbeda Dari hasil estimator yang berbeda,
DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS
DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS nia.rini.purita2316@gmail.com, getut.uns@gmail.com ABSTRAK
MENAKSIR PARAMETER µ DARI N( µ, ) DENGAN METODE BAYES
MENAKSIR PARAMETER µ DARI N( µ, ) DENGAN METODE BAYES Hartayuni Saini 1 1 Jurusan Matematika, FMIPA-UNTAD. e-mail: yunh3_chendist@yahoo.co.id Abstrak Untuk menaksir nilai µ dari N(µ, ) umumnya digunakan
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-491 Nama Mata Kuliah : Sistem Pakar Jumlah SKS :
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-491 Nama Mata Kuliah : Sistem Pakar Jumlah SKS : 3 Semester : VIII Mata Kuliah Pra Syarat : Pemrograman Komputer (TKI 108 ) Sistem
BAB IV INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI SEMBARANG
BAB IV INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI SEMBARANG Bab ini akan membahas inferensi statistik terhadap mean suatu populasi sembarang dan proporsi suatu populasi dikotomi/binomial. Ukuran sampel random yang
STATISTIKA UNIPA SURABAYA
MATEMATIKA STATISTIKA (MATHEMATICAL STATISTICS) GANGGA ANURAGA Materi : Distribusi variabel random Teori Himpunan Fungsi Himpunan Fungsi Himpunan Peluang Variabel Random Fungsi Kepadatan Peluang Fungsi
II. TINJAUAN PUSTAKA. Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E
5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Peluang Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E adalah himpunan bagian dari ruang sampel. Peluang suatu kejadian P(E) adalah
ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK
ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK Adri Arisena 1, Anna Chadidjah 2, Achmad Zanbar Soleh 3 Departemen Statistika Universitas Padjadjaran 1 Departemen Statistika
Teorema Newman Pearson
pengujian terbaik Andi Kresna Jaya andikresna@yahoo.com Jurusan Matematika October 6, 2014 Outline 1 Review 2 Uji dua sisi untuk mean 3 Teorema Neyman-Pearson Back Outline 1 Review 2 Uji dua sisi untuk
SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)
1 SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) Mata Kuliah Kode Mata Kuliah SKS Durasi Pertemuan Pertemuan ke : Statistika dan Probabilitas : TSP-203 : 2 (Dua) : 100 menit : 1 (Satu) A. Kompetensi: a. Umum : Mahasiswa
Statistika (MMS-1403)
Statistika (MMS-1403) Dr. Danardono, MPH danardono@ugm.ac.id Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UGM MMS-1403 p.1/93 Distribusi Sampling Statistik Populasi: himpunan keseluruhan obyek yang
SILABUS. 5. Evaluasi a. Kehadiran = 10% b. Tugas = 20% c. UTS = 30% d. UAS = 40%
0 SILABUS 1. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Statistika Matematik 1 Kode Mata Kuliah : MT 404 Jumlah SKS : 3 Semester : 6 Kelompok Mata Kuliah : Mata Kuliah Keahlian (MKK) Program Studi Jurusan/Program
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam pembicaraan statistik, jawaban yang diinginkan adalah jawaban untuk ruang lingkup yang lebih luas, yakni populasi. Tetapi objek dari studi ini menggunakan sampel
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester :
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester : IV Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-202 Model Deterministik Deskripsi
BAB 1 PENDAHULUAN. ii Bagaimana rata-rata atau nilai tengah dibuat oleh Stimulan eksternal.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan matematika dan penerapannya dalam berbagai bidang keilmuan selalu mencari metode baru untuk memudahkan dalam memprediksi dan menaksir
LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan
4 II. LANDASAN TEORI Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan Schmeiser (1974), yang memiliki empat parameter dari pengembangan distribusi Lambda Tukey. Keluarga distribusi
SILABUS MATA KULIAH. Alat/Baha n/sumber Belajar 150 LCD, Laptop, white. Kompetensi Dasar. Materi Ajar. Penilaian. Pembelajaran
Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-464 Nama Mata Kuliah : Manajemen Proyek Jumlah SKS : 3 Semester : VIII Mata Kuliah Pra Syarat : - SILABUS MATA KULIAH Deskripsi Mata Kuliah : Mata
Pengantar Statistika Matematika II
Pengantar Statistika Matematika II Distribusi Sampling Atina Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia March 20, 2017 atinaahdika.com Bila sampling berasal dari populasi yang
BAB II KAJIAN PUSTAKA
4 BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada sub bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teori yang mendukung rancangan Sequential Probability Ratio Test (SPRT) yaitu percobaan dan ruang sampel, peubah acak dan fungsi
2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih
2 SKS Oleh ; N. Setyaningsih MATERI PERKULIAHAN (1)Pendahuluan peran statistika dalam penelitian ; (2)Penyajian data : dalam bentuk (a) tabel dan (b) diagram; (3) ukuran tendensi sentaral, ukuran penyimpangan,
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1 Berlaku mulai: Gasal/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA KODE MATA KULIAH / SKS : 410102047 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jika kita mempunyai data yang terdiri dari dua atau lebih variabel maka sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat berhubungan, hubungan
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah, ST., MT SIGN TEST Sign Test Digunakan untuk menguji hipotesa tentang MEDIAN dan DISTRIBUSI KONTINYU. Pengamatan dilakukan pada median dari sebuah distribusi
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM) UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG LEMBAR PENGESAHAN Rencana
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi
BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Matematika merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang melambangkan kemajuan zaman. Oleh karena itu matematika banyak digunakan oleh cabang ilmu lain
INFERENSI STATISTIK DISTRIBUSI BINOMIAL DENGAN METODE BAYES MENGGUNAKAN PRIOR KONJUGAT. Oleh : ADE CANDRA SISKA NIM: J2E SKRIPSI
INFERENSI STATISTIK DISTRIBUSI BINOMIAL DENGAN METODE BAYES MENGGUNAKAN PRIOR KONJUGAT Oleh : ADE CANDRA SISKA NIM: J2E 006 002 SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada
BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI
BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI 3.1 Pendahuluan Pada bab sebelumnya telah dibahas mengenai pertidaksamaan Chernoff dengan terlebih dahulu diberi pemaparan mengenai dua pertidaksamaan
SAP. Nama Dosen : Program Studi : Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Ilmu Sosial dan Budaya Dasar (ISBD) Jumlah SKS : Semester : Pertemuan : ke 1
SAP Nama Dosen : Program Studi : Kode Mata Kuliah : Nama Mata Kuliah : Ilmu Sosial dan Budaya Dasar (ISBD) Jumlah SKS : Semester : Alokasi Waktu : 150 menit Pertemuan : ke 1 I. Standar Kompetensi: Mahasiswa
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode penelitian eksperimen dengan menggunakan Posttest-only control group design,
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian dengan pendekatan kuantitatif merupakan penelitian yang banyak
RPS STATISTIKA MATEMATIKA
RPS STATISTIKA MATEMATIKA Fenny Fitriani, S.Si, M.Si UNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Program Studi Pendidikan Matematika Jalan Ngagel Dadi III-B / 37, Surabaya
KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:
KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output: 1. Terminating simulation 2. Nonterminating simulation: a. Steady-state parameters b. Steady-state cycle parameters
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Mengkaji dan menelaah
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-207 Nama Mata Kuliah : Elektronika Industri Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-112 Fisika Industri Deskripsi
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode eksperimen, yaitu prosedur untuk menyelidiki hubungan sebab akibat dengan menempatkan obyek secara
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Estimasi reliabilitas adalah estimasi yang menggambarkan sebuah taksiran terhadap suatu komponen tertentu, dimana dan adalah variabel random yang independen dengan
LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel
5 II. LANDASAN TEORI 2.1 Model Regresi Poisson Analisis regresi merupakan metode statistika yang populer digunakan untuk menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel prediktor
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-112 Nama Mata Kuliah : Fisika Industri Jumlah SKS : 3 Semester :
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-112 Nama Mata Kuliah : Fisika Industri Jumlah SKS : 3 Semester : II Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-103 Fisika Dasar Deskripsi Mata
BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistika merupakan salah satu ilmu matematika yang terus berkembang dari waktu ke waktu. Di dalamnya mencakup berbagai sub pokok-sub pokok materi yang sangat bermanfaat
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran 1. Memahami defenisi. robotik. 2. Mengkaji pembelajaran dan penelitian dibidang.
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-473 Nama Mata Kuliah : Robotika Jumlah SKS : 3 Semester : VIII Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-207 Elektronika Industri Deskripsi
Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS
Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS 1 Probabilitas Perlunya pengetahuan tentang probabilitas dalam Biostatistik Pengertian probabilitas, variabel random dan distribusi
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen dengan desain post test control group design yakni menempatkan subyek penelitian
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pendekatan open-ended terhadap pemahaman konsep matematika peserta didik pada materi Persamaan Garis
PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD DENGAN METODE ITERASI NEWTON - RAPHSON
PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD DENGAN METODE ITERASI NEWTON - RAPHSON Haposan Sirait 1 dan Rustam Efendi 2 1,2 Dosen Program Studi Matematika FMIPA Universitas Riau. Abstrak: Makalah ini menyajikan tentang
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
Uji Hipotesis dan Aturan Keputusan
Uji Hipotesis dan Aturan Keputusan oleh: Khreshna Syuhada, PhD. 1. Pendahuluan Pada perkuliahan tingkat 2, telah dikenalkan masalah uji hipotesis sebagai berikut: Seorang peneliti memberikan klaim bahwa
BAB I PENDAHULUAN. Dalam statistika, sebuah penaksir adalah sebuah fungsi dari sample data
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam statistika, sebuah penaksir adalah sebuah fungsi dari sample data observasi yang digunakan untuk menaksir parameter populasi yang tidak diketahui. Ada
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Untuk melakukan pembahasan mengenai materi di skripsi ini, diperlukan teoriteori yang mendukung. Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori yang mendukung penulisan
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi Binomial adalah distribusi probabilitas diskrit jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak(berhasil/gagal)
STATISTIKA II IT
STATISTIKA II IT-021259 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 KONTRAK KULIAH Waktu: Rabu, 7.30 10.30 dan 12.30 15.30 Jam mulai : 3 sks, maka: Mulai: 8. 00 Selesai: 3 x 50 menit = 150 menit 10.30 Keterlambatan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI.1 Peubah Acak dan Distribusinya.1.1 Peubah Acak Definisi.1: Peubah acak adalah suatu fungsi yang menghubungkan sebuah bilangan real dengan setiap unsur di dalam ruang contoh, (Walpole
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Hasil Penelitian. Persiapan Pelaksanaan Penelitian Kegiatan penelitian ini dimulai Desember dengan mendata namanama peserta didik dan nilai sebelum eksperimen,
INDEKS KEMAMPUAN PROSES BERDASARKAN PROPORSI PERSESUAIAN UNTUK DISTRIBUSI NON NORMAL
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 7, No. 2, November 2010, 47 55 INDEKS KEMAMPUAN PROSES BERDASARKAN PROPORSI PERSESUAIAN UNTUK DISTRIBUSI NON NORMAL Laksmi P Wardhani 1, Resty Z Fahrida, Nur
UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI
PENGUJIAN HIPOTESIS UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI Uji Hipotesis untuk Proporsi Data statistik sampel: - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel - p = Proporsi kejadian sukses dalam populasi - - Statistik
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Data Hasil Penelitian Kegiatan penelitian dilaksanakan selama 25 hari, mulai dari tanggal 21 Maret 2012 sampai 14 April 2012 di MA Manbaul Ulum Demak. Populasi dalam
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) MUG2D3 PROBABILITAS DAN STATISTIKA Disusun oleh: INDWIARTI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY 1 LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 \ BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi-informasi faktual yang diperoleh berdasarkan hasil observasi maupun penelitian sangatlah beragam. Informasi yang dirangkum sedemikian rupa disebut dengan
DEFICIENCY PENAKSIR PARAMETER PADA DISTRIBUSI GAMMA
digilib.uns.ac.id DEFICIENCY PENAKSIR PARAMETER PADA DISTRIBUSI GAMMA oleh ANIS TELAS TANTI M0106003 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan berjalannya waktu, ilmu pengetahuan dan teknologi (sains dan teknologi) telah berkembang dengan cepat. Salah satunya adalah ilmu matematika yang
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Untuk menjawab beberapa rumusan masalah yang telah disebutkan dalam Bab I halaman 6-7, dibutuhkan data-data terkait penelitian ini.
RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER
Jurusan/Program Studi : S1 Pendidikan Administrasi Perkantoran Mata kuliah/bobot : Statistik II Kode Mata Kuliah : 7024213042 Semester/SKS : Ganjil (5)/ 3 SKS Mata Kuliah Prasyarat : Statistik I Dosen
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif dengan
53 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desain penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif komparatif. Alasan menggunakan pendekatan komparatif
BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL
BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL Bab ini membahas inferensi statistik untuk mean dan variansi satu populasi normal berdasarkan sampel random berukuran kecil dan besar. Untuk membahas hal
(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)
ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun
TINJAUAN PUSTAKA. ruang sampel dan dilambangkan dengan huruf S. Ruang sampel beranggotakan
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Percobaan dan Ruang Sampel Menurut Walpole (1995), istilah percobaan digunakan untuk sembarang proses yang dapat membangkitkan data. Himpunan semua hasil suatu percobaan disebut
KONSISTENSI ESTIMATOR
KONSISTENSI ESTIMATOR TUGAS STATISTIKA MATEMATIKA II Oleh 1. Wahyu Nikmatus S. (121810101010) 2. Vivie Aisyafi F. (121810101050) 3. Rere Figurani A. (121810101052) 4. Dwindah Setiari W. (121810101054)
UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR
PYTHAGORAS, 6(2): 161-166 Oktober 2017 ISSN Cetak: 2301-5314 UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR Hermansah
Silabus. MKK 3042 Statistik Inferensial & Laboratorium. Program Studi: Strata 1 (S-1) Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Silabus MKK 3042 Statistik Inferensial & Laboratorium Program Studi: Strata 1 (S-1) Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Institut Keuangan Perbankan dan Informatika Asia Perbanas Jalan Perbanas, Karet
Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data
Statistik Dasar 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data 3. Ukuran Tendensi Sentral, Ukuran Penyimpangan 4. Momen Kemiringan 5. Distribusi Normal t Dan
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Bandarlampung.
III. METODE PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Bandarlampung. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 7 Bandarlampung tahun pelajaran
Pengantar Statistika Matematika II
Pengantar a Matematika II - Estimator Atina Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi a FMIPA Universitas Islam Indonesia April 17, 2017 atinaahdika.com Dalam kondisi real, kita tidak mengetahui parameter dari populasi
SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)
SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) Mata Kuliah : STATISTIK INFERENSIAL Kode Mata Kuliah : 02085314 SKS : 3 Waktu Pertemuan : 3 x 45 Menit Pertemuan ke : 1 & 2 A. KOMPETENSI 1. Standar Kompetensi : Mahasiswa
RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER
Program Studi : S1 Pendidikan Administrasi Perkantoran Mata kuliah : Statistik I Kode Mata Kuliah : 7024213033 Semester/SKS : Genap (4)/ 3 SKS Prasyarat : Aplikasi Komputer I Dosen Pengampu : Choirul Nikmah,
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika I Kode Mata kuliah : PE 104 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Stud : Pendidikan Manajemen Bisnis
BAB VII Inferensi Statistik Dua Populasi Normal
BAB VII Inferensi Statistik Dua Populasi Normal Bab ini membahas inferensi statistik selisih dua mean dan perbandingan dua variansi populasi normal, berdasarkan dua sampel independen. Disamping itu juga
ALGORITMA PENENTUAN UKURAN SAMPEL EKSAK UNTUK DISTRIBUSI NORMAL, DISTRIBUSI POISSON DAN DUA DISTRIBUSI BINOMIAL DALAM MODEL KELUARGA EKSPONENSIAL
ALGORITMA PENENTUAN UKURAN SAMPEL EKSAK UNTUK DISTRIBUSI NORMAL, DISTRIBUSI POISSON DAN DUA DISTRIBUSI BINOMIAL DALAM MODEL KELUARGA EKSPONENSIAL 1) Program Studi Matematika Universitas Ahmad Dahlan dian@math.uad.ac.id
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian kuantitatif yang akan dilakukan merupakan metode eksperimen yang berdesain posttest-only control design, karena tujuan dalam penelitian ini