DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
|
|
- Ade Agusalim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh, sagat jarag meyagkut populasi. Sesus = pedataa setiap aggota populasi Samplig = pedataa sebagia aggota populasi = pearika cotoh = pegambila sampel Pekerjaa yag melibatka populasi tidak diguaka, karea: 1. mahal dari segi biaya da waktu yag pajag. populasi aka mejadi rusak atau habis jika disesus misal : dari populasi doat igi diketahui rasaya, jika semua doat dimaka, da doat tidak tersisa, tidak ada yag dijual? Sampel yag baik Sampel yag represetatif Besara/ciri sampel (Statistik Sampel) memberika gambara yag tepat megeai besara ukura populasi (Parameter Populasi) Masih igat beda atara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? perhatika tabel berikut: Ukura/Ciri Parameter Populasi Statistik Sampel Rata-Rata µ : (myu) : ( bar) Selisih Rata-rata µ µ 1 : (ilai 1 : (ilai mutlak) mutlak) Stadar Deviasi = σ : (sigma) S Simpaga Baku Varias = Ragam σ² s² Proporsi π : (phi atau p) p atau p$ Selisih proporsi π1 π :(ilai mutlak p1 p : (ilai mutlak) ) catata : pada Nilai Mutlak, ilai egatif diabaika misal : 3-7 = -4 = 4 Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 1 dari 11
2 Sampel yg baik diperoleh dega memperhatika hal-hal berikut : 1. keacakaya (radomess). ukura 3. tekik pearika sampel (samplig) yag sesuai dega kodisi atau sifat populasi Sampel Acak = Cotoh Radom dipilih dari populasi di maa setiap aggota populasi memiliki peluag yag sama terpilih mejadi aggota ruag sampel. BEBERAPA TEKNIK PENARIKAN SAMPEL : 1. Pearika Sampel Acak Sederhaa (Simple Radomized Samplig) Pegacaka dapat dilakuka dega : udia, tabel bilaga acak, program komputer.. Pearika Sampel Sistematik (Systematic Samplig) Tetapka iterval lalu pilih secara acak aggota pertama sampel Cotoh : Ditetapka iterval = 0 Secara acak terpilih : Aggota populasi ke-7 sebagai aggota ke- 1 dalam sampel, maka : Aggota populasi ke-7 mejadi aggota ke- dalam sampel Aggota populasi ke-47 mejadi aggota ke-3 dalam sampel, dst. 3. Pearika Sampel Acak Berlapis (Stratified Radom Samplig) Populasi terdiri dari beberapa kelas/kelompok. Dari setiap kelas diambil sampel secara acak. Perhatika!!!! Atar Kelas bersifat (cederug) berbeda yata (heteroge). Aggota dalam suatu kelas aka (cederug) sama (homoge). Cotoh : Dari 1500 peumpag KA (setiap kelas memiliki ukura yag sama) aka diambil 150 orag sebagai sampel, dilakuka pedataa tetag tigkat kepuasa, maka sampel acak dapat diambil dari : Kelas Eksekutif : 50 orag Kelas Bisis : 50 orag Kelas Ekoomi : 50 orag 4. Pearika Sampel Gerombol/Kelompok (Cluster Samplig) Populasi juga terdiri dari beberapa kelas/kelompok Sampel yag diambil berupa kelompok buka idividu aggota Perhatika!!!! Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal dari 11
3 Atar Kelas bersifat (cederug) sama (homoge). Aggota dalam suatu kelas aka (cederug) berbeda (heteroge). Cotoh : Terdapat 40 kelas utuk tigkat II Jurusa Ekoomi-GD, setiap kelas terdiri dari 100 orag. Populasi mahasiswa kelas, Ekoomi-UGD = = Jika suatu peelitia dilakuka pada populasi tersebut da sampel yag diperluka = 600 orag, dilakuka pedataa megeai lama waktu belajar per hari maka sampel dapat diambil dari 6 kelas... Dari 40 kelas, ambil secara acak 6 kelas. 5. Pearika Sampel Area (Area Samplig) Prisipya sama dega Cluster Samplig. Pegelompoka ditetuka oleh letak geografis atau admiistratif. Cotoh : Pegambila sampel di daerah JAWA BARAT, dapat dilakuka dega memilih secara acak KOTAMADYA tempat pegambila sampel, misalya terpilih, Kodya Bogor, Sukabumi da Badug, Sampel acak mejadi dasar pearika sampel lai. Selajutya, pembahasa aka meyagkut Pearika Sampel Acak. Pearika Sampel Acak dapat dilakuka dega cara 1. Pearika sampel tapa pemuliha/tapa pegembalia : setelah didata, aggota sampel tidak dikembalika ke dalam ruag sampel. Pearika sampel dega pemuliha : bila setelah didata, aggota sampel dikembalika ke dalam ruag sampel. Berdasarka Ukuraya, maka sampel dibedaka mejadi : 1. Sampel Besar jika ukura sampel () 30. Sampel Kecil jika ukura sampel () < 30 II. DISTRIBUSI PENARIKAN SAMPEL ( DISTRIBUSI SAMPLING) Jumlah Sampel Acak yag dapat ditarik dari suatu populasi adalah sagat bayak. Nilai setiap Statistik Sampel aka bervariasi/beragam atar sampel. Suatu statistik dapat diaggap sebagai peubah acak yag besarya sagat tergatug dari sampel yag kita ambil. Karea statistik sampel adalah peubah acak maka ia mempuyai distribusi yag kita sebut sebagai : Distribusi peluag statistik sampel = Distribusi Samplig = Distribusi Pearika Sampel Statistik sampel yg palig populer dipelajari adalah Rata-Rata ( ) Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 3 dari 11
4 II.1. DISTRIBUSI SAMPLING RATA-RATA Beberapa otasi : : ukura sampel N : ukura populasi : rata-rata sampel µ : rata-rata populasi s : stadar deviasi sampel σ : stadar deviasi populasi µ : rata-rata atar semua sampel σ : stadar deviasi atar semua sampel = stadard error = galat baku II.1.1.Distribusi Samplig Rata Rata Sampel Besar DALIL - 1 JIKA. Sampel: berukura = 30 rata-rata = diambil DENGAN PEMULIHAN dari Populasi berukura = N Terdistribusi NORMAL Rata-rata = µ ; simpaga baku = σ MAKA Distribusi Rata-rata aka medekati distribusi Normal dega : σ µ µ = µ da σ = da ilai z = σ DALIL - JIKA. Sampel: berukura = 30 rata-rata = MAKA. diambil TANPA PEMULIHAN dari Populasi berukura = N Terdistribusi NORMAL Rata-rata = µ ; simpaga baku = σ Distribusi Rata-rata aka medekati distribusi Normal dega : σ N µ µ = µ da σ = da ilai z = N 1 N ( σ / ) N 1 N disebut sebagai FAKTOR KOREKSI populasi terhigga. N 1 Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 4 dari 11
5 Faktor Koreksi (FK) aka mejadi petig jika sampel berukura diambil dari populasi berukura N yag terhigga/ terbatas besarya Jika sampel berukura diambil dari populasi berukura N yag sagat besar maka N FK aka medekati 1 N 1 1, hal ii megatar kita pada dalil ke-3 yaitu : JIKA. Sampel: berukura = diambil dari rata-rata = DALIL LIMIT PUSAT = DALIL BATAS TENGAH ( THE CENTRAL LIMIT THEOREM ) DALIL - 3 : DALIL LIMIT PUSAT Populasi berukura = N yag BESAR distribusi : SEMBARANG Rata-rata = µ ; simpaga baku = σ MAKA. Distribusi Rata-rata aka medekati distribusi Normal dega : σ µ µ = µ da σ = da ilai z = σ Dalil Limit Pusat berlaku utuk : 1. pearika sampel dari populasi yag sagat besar,. distribusi populasi tidak dipersoalka Beberapa buku mecatat hal berikut : Populasi diaggap BESAR jika ukura sampel KURANG DARI 5 % ukura populasi atau N < 5% Dalam pegerjaa soal DISTRIBUSI SAMPLING RATA-RATA perhatika asumsi-asumsi dalam soal sehigga ada dapat dega mudah da tepat megguaka dalil-dalil tersebut! CONTOH - 1: Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 5 dari 11
6 PT AKUA sebuah perusahaa air mieral rata-rata setiap hari memproduksi 100 juta gelas air mieral. Perusahaa ii meyataka bahwa rata-rata isi segelas AKUA adalah 50 ml dega stadar deviasi = 15 ml. Rata-rata populasi diaggap meyebar ormal. SOAL 1. Jika setiap hari diambil 100 gelas AKUA sebagai sampel acak DENGAN PEMULIHAN, hituglah : a. stadard error atau galat baku sampel tersebut? b. peluag rata-rata sampel aka berisi kurag dari 53 ml? SOAL. Jika sampel diperkecil mejadi 5 gelas, hituglah : a. stadard error atau galat baku sampel tersebut? b. peluag rata-rata sampel aka berisi lebih dari 55 ml? JAWAB : SOAL 1 : Diselesaika dega DALIL 1 karea PEMULIHAN Diselesaika dega DALIL 3 karea POPULASI SANGAT BESAR N = µ = µ = 50 σ = 15 = 100 P( < 53) = P(z <?) a. Stadar Error atau Galat Baku Sampel GALAT BAKU = σ σ = = = = z = = = Jadi P( < 53) = P(z <.0) = = b. Peluag rata-rata sampel aka berisi kurag dari 53 ml adalah 97,7 % SOAL. Diselesaika dega DALIL 3 karea POPULASI SANGAT BESAR N = µ = µ = 50 σ = 15 = 5 P( > 55) = P(z >?) a. stadard error atau galat baku sampel GALAT BAKU = σ σ = = = = Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 6 dari 11
7 z = = = Jadi P( > 55 ) = P(z > 1.67) = = b. Jadi peluag rata-rata sampel aka berisi lebih dari 55 ml adalah 4,75 % CONTOH - : Dari 500 mahasiswa FE-GD diketahui rata-rata tiggi bada = 165 cm dega stadar deviasi = 1 cm, diambil 36 orag sebagai sampel acak. Jika pearika sampel dilakuka TANPA PEMULIHAN da rata-rata tiggi mahasiswa diasumsika meyebar ormal, hituglah : a. galat baku sampel? b. peluag sampel aka memiliki rata-rata tiggi bada kurag dari 160 cm? JAWAB : Diselesaika dega DALIL TANPA PEMULIHAN N = 500 µ = µ = 165 σ = 1 = 36 Catata N = 36 = 0.07 = 7.% > 5% Dalil Limit Pusat tidak dapat diguaka 500 P( < 160) = P(z <?) FK = N N = = = = σ z = = GALAT BAKU σ = FK = P( < 160) = P(z < -.59) = = = = b. jadi peluag sampel aka memiliki rata-rata tiggi bada kurag dari 160 cm adalah 0,48% II.1.. Distribusi Samplig Rata-rata Sampel Kecil DISTRIBUSI - t Distribusi Samplig didekati dega distribusi t Studet = distribusi t (W.S. Gosset). Lihat Buku Statistika-, hal 177 Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 7 dari 11
8 Distribusi-t pada prisipya adalah pedekata distribusi sampel kecil dega distribusi ormal. Dua hal yag perlu diperhatika dalam Tabel t adalah 1. derajat bebas (db). ilai α Derajat bebas (db) = degree of freedom = v = - 1. : ukura sampel. Nilai α adalah luas daerah kurva di kaa ilai t atau luas daerah kurva di kiri ilai t Nilai α 0.1 (10%) ; 0.05 (5%) ; 0.05(.5%) ; 0.01 (1%) ; 0.005(0.5%) Nilai α terbatas karea bayak kombiasi db yag harus disusu! Kelak Distribusi t aka kita guaka dalam PENGUJIAN HIPOTESIS Nilai α ditetuka terlebih dahulu Lalu ilai t tabel ditetuka dega megguaka ilai α da db. Nilai t tabel mejadi batas selag pegujia Laluka pembadiga ilai t tabel dega ilai t hitug. Nilai t hitug utuk kasus distribusi rata-rata sampel kecil didapat dega megguaka DALIL 4 Pembacaa Tabel Distribusi-t Misalka = 9 db = 8; Nilai α ditetuka =.5% di kiri da kaa kurva t tabel (db, α) = t tabel(8; 0.05) =.306 Jadi t =.306 da -t = % 95 %.5% Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 8 dari 11
9 Arti Gambar di atas : ilai t sampel berukura = 9, berpeluag 95% jatuh dalam selag < t <.306. Peluag t >.306 =.5 % da Peluag t < =.5 % Coba cari ilai t tabel utuk beberapa ilai db da α yag lai! Perbedaa Tabel z da Tabel t Tabel z ilai z meetuka ilai α Tabel t ilai α da db meetuka ilai t Dalam bayak kasus ilai simpaga baku populasi (σ) tidak diketahui, kareaya ilai σ diduga dari ilai simpaga baku sampel (s) JIKA Sampel: ukura KECIL < 30 diambil dari rata-rata = simp. baku = s DALIL - 4 MAKA. Distribusi Rata-rata aka medekati distribusi-t dega : Populasi berukura = N terdistribusi : NORMAL Rata-rata = µ s µ = µ da σ = da ilai t µ = s pada derajat bebas = -1 da suatu ilai α Cotoh 3 : Maajeme PT BETUL meyataka bahwa 95% rokok produksiya rata-rata megadug ikoti 1.80 mg, data tersebar ormal. Yayasa Kosume melakuka pegujia ikoti terhadap 9 batag rokok da diketahui rata-rata sampel = 1.95 mg ikoti dega stadar deviasi = 0.4 mg. Apakah hasil peelitia Yayasa Kosume medukug peryataa Maajeme PT BETUL? Jawab : 95 % berada dalam selag berarti 5 % berada di luar selag;.5 % di kiri t da.5% di kaa t α =.5 % = 0.05 = 9 db = - 1 = 8 t tabel (db, α) = t tabel (8; 0.05) =.306 Jadi 95 % berada dalam selag < t <.306 Nilai t-hitug =? µ = 1.80 = 9 = 1.95 s = 0.4 Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 9 dari 11
10 t = µ = t = = = s Nilai t hitug = berada dalam selag < t <.306 jadi hasil peelitia Yayasa Kosume masih sesuai dega peryataa maajeme PT BETUL. II.1.3.Distribusi Samplig Bagi Beda Rata Rata DALIL - 5 JIKA. Dua () Sampel berukura 1 da diambil dari rata-rata = 1 da Dua () Populasi berukura BESAR Rata-rata µ 1 da µ Ragam σ 1 da σ MAKA. Distribusi Rata-rata aka medekati distribusi Normal dega : σ1 σ µ µ 1 = 1 µ da stadard error = σ 1 = + da ilai z z = µ µ 1 1 σ1 σ Beda atau selisih rata-rata = µ 1 µ ambil ilai mutlakya! Melibatka populasi yag BERBEDA da SALING BEBAS Sampel-sampel yag diambil dalam bayak kasus (atau jika dilihat secara akumulatif) adalah sampel BESAR Cotoh 4: Diketahui rata-rata IQ mahasiswa Eropa = 15 dega ragam = 119 sedagka rata-rata IQ mahasiswa Asia = 18 dega ragam 181. diasumsika kedua populasi berukura besar Jika diambil 100 mahasiswa Eropa da 100 mahasiswa Asia sebagai sampel, berapa peluag terdapat perbedaa IQ kedua kelompok aka kurag dari? Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 10 dari 11
11 Jawab : Populasi Parameter populasi ke-1 (Mhs. Eropa) populasi ke- (Mhs. Asia) Rata-rata (µ) Ragam (σ²) Beda Rata-rata = µ = µ µ = = 3 = 3 Sampel : = 100 = P( 1 < ) = P ( z <?) 1 1 z = µ µ 1 1 σ1 1 σ + = = 1 = P(z<-0.58) = = JADI peluag terdapat perbedaa IQ kedua kelompok aka kurag dari adalah 8,1 Distribusi Samplig / thomas yui guarto / hal 11 dari 11
Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciSTATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT)
STATISTIKA II Distribusi Sampling (Nuryanto, ST., MT) 1. Pendahuluan Bidang Inferensia Statistik membahas generlisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/ peramalan. Generalisasi dan prediksi tersebut melibatkan
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X
Lebih terperinci1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling :
1. PENGERTIAN Sampel adalah sebagian dari anggota populasi yang dipilih dengan cara tertentu yang akan diteliti sifat-sifatnya dalam penelitian. Nilai-nilai yang berasal dari data sampel dinamakan dengan
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN VIII
STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag
Lebih terperinciPENDAHULUAN. (ingat : STATISTIKA STATISTIK!!! )
Hal dari 7 PENDAHULUAN. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika metode yag berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah (igat : STATISTIKA
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciStatistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015
Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperincimempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
Lebih terperincix = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?
Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciProses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1
Proses Pedugaa Populasi Mea,, tdk diketahui Cotoh Acak Mea = 50 95% yaki bahwa diatara 40 & 60. Cotoh 1999 Pretice-Hall, Ic. Chap. 7-1 Pedugaa Parameter Populasi Meduga Parameter Populasi... Mea dg Statistik
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciStatistika Inferensial
Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /
Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciPedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciDistribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N,
DISTRIBUSI SAMLING opulasi da Sampel opulasi : totalitas dari semua objek/ idividu yg memiliki karakteristik tertetu, jelas da legkap yag aka diteliti Sampel : bagia dari populasi yag diambil melalui cara-cara
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinciDistribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh. Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan.
Distribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh I PENDAHULUAN Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan. Generalisasi dan prediksi tersebut melibatkan sampel/contoh,
Lebih terperinciSebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB
Sebara Pearika Cotoh Dept Statistika FMIPA IPB Statistik: karakteristik umerik yag diperoleh dari data cotoh Dari sebuah populasi dapat diperoleh bayak cotoh acak. Dari setiap cotoh acak, dapat dihitug
Lebih terperinciPengertian Estimasi Titik. Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Populasi dan Sampel. Mean Proporsi
Chapter 6 Studet Lecture Notes 6-1 Hal-1 Hal-2 Estimasi (Pedugaa) Estimasi (Pedugaa) TOPIK Pegertia Estimasi Estimasi titik Nilai rata-rata populasi Nilai proporsi populasi Estimasi Iterval Estimasi iterval
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
Lebih terperinciPendahuluan. Dalam statistika tercakup dua pekerjaan penting, yaitu : penyajian DATA menghasilkan INFORMASI penafsiran
Pedahulua 1. Pegertia Statistika Statistika metode yag berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah Dalam statistika tercakup dua pekerjaa
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciAnalisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT
Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.
Lebih terperinciSampling Process and Sampling Distribution Inference : Point and Interval Estimates. Pertemuan 2
Samplig Process ad Samplig Distributio Iferece : Poit ad Iterval Estimates Pertemua 1 CAKUPAN MATERI: Pemahama tetag Samplig Sampel Acak Sederhaa (Simple Radom Samplig SRS) Estimasi Titik (Poit Estimatio)
Lebih terperinciYang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :
PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS MODL PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS. Pedahulua Kalau yag sedag ditest atau diuji itu parameter θ dalam hal ii pegguaaya ati bias rata-rata µ prprsi p, simpaga baku σ da lai-lai,
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :
Lebih terperinciStatistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.
Statistika Toik Bahasa: Pegujia Hiotesis Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc. E-mail: edi_m@staff.guadarma.ac.id. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand
Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK Jurusa Matematika FMIPA - Uad Defiisi Samplig sistematik adalah metode pearika cotoh yag dilakuka dega cara memilih secara acak satu eleme dari
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciBAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA
BAB VII DITRIBUI AMPLING DAN DEKRIPI DATA 7. Distribusi amplig (samplig distributio) amplig distributio adalah distribusi probabilitas dari suatu statistik. amplig distributio tergatug dari ukura populasi,
Lebih terperinciPendugaan Parameter 1
Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai
Lebih terperinciESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN
8/8/0 IE 305 tatistika Idustri LOGO ETIMAI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN Elty arvia, T.,MT. Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Maraatha Badug LT arvia/esi Tujua 3 4 5 6 Medefiisika
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN
INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto
Tue 0/04/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato Estimasi : salah satu cara megemukaka peryataa iduktif (meyataka karakteristik populasi dega meggu aka karakteristik yag didapat dari cuplika).
Lebih terperinciHazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand
TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh
Lebih terperinci1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis
Materi 3 Pegujua Hiotesis. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu atau lebih oulasi) Kebeara suatu hiotesis diuji dega megguaka statistik samel hiotesis
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciPedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai
1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciPendahuluan. Dalam statistika tercakup dua pekerjaan penting, yaitu : penyajian DATA menghasilkan INFORMASI penafsiran
1. Pegertia Statistika Pedahulua Statistika metode yag berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah Dalam statistika tercakup dua pekerjaa
Lebih terperinciStatistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015
Statistika Iferesia: Pegujia Hipotesis Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : = 0 Butuh pembuktia berdasarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : x 5 Hal itu merupaka
Lebih terperinciTEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran
Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciPendahuluan. Dalam statistika tercakup dua pekerjaan penting, yaitu : penyajian DATA menghasilkan INFORMASI penafsiran
Pedahulua. Pegertia Statistika Statistika metode yag berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah Dalam statistika tercakup dua pekerjaa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN
UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,
Lebih terperinciDistribusi Peluang BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL. Distribusi Peluang 5/6/2012
5/6/0 Distribusi Peluag BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL Distribusi peluag, P( x), adalah kumpula pasaga ilai-ilai variabel acak Cotoh: Jika dua buah koi dilempar bersamaa. Kejadia bayakya mucul agka.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
Lebih terperinciDistribusi Sampel Sampling Distribution
Chapter 5 Studet Lecture otes 5-1 Samplig Distributio Pegatar Distribusi mea Sampel dari ilai Rata-rata Distribusi mea Sampel dari ilai Proporsi Chap 5-1 Distribusi sampel adalah f() distribusi dari ratarata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperincii adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.
4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperinciBab 6 PENAKSIRAN PARAMETER
Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER Stadar Kompetesi : Setelah megikuti kuliah ii, mahasiswa dapat memahami hubuga ilai sampel da populasi da meetuka distribusi samplig yag tepat utuk diguaka Kompetesi Dasar :
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciPERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA
PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA Cara Peyajia Data dega Tabel Distribusi Frekuesi Distribusi Frekuesi adalah data yag disusu dalam betuk kelompok baris berdasarka
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciPENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan
PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
Lebih terperinci