KOMPONEN UTAMA UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS SECARA STATISTIK. Nunik Nurhasanah 1, Diah Safitri 2
|
|
- Yenny Budiaman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Komonn Utama...Nun Nurhasanah KOMPONEN UAMA UNUK PENGENDALIAN KUALIAS SECARA SAISIK Nun Nurhasanah, Dah Saftr Alumn Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Staf Pngaar Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Abstract Statstcall Qualt Control s a roblm solvng tchnqu that us to chc, control, analz, brng off an rar rouct wth statstcal mthos. On of th mtho that us statstcall control qualt s Prncal Comonnt Analss. Prncal Comonnt Analss s a multvarat tchnqu that us to ruc th mnson of ata. Prncal comonnt s concrn wth lanng th varanc-covaranc structur of a st of varabls through a fw lnar combnatons of ths varabls. Statstcall qualt control wth rncal comonnts s us b constructng multvarat control charts whch consst of Ells Chart for frst two rncal comonnts an Chart for unlan rncal comonnts n Ells Chart. Kwors : Prncal Comonnt Analss, Ells Chart, Chart. Pnahuluan Untu mnngatan ualtas rou an laanan rlu lauan mrsaan ata untu mngtahu nbab aana varas. Pngnalan ualtas scara statst lauan ngan mnggunaan graf ngnal. uuan ngnalan ualtas aalah mn ngan cat trana sbab-sbab truga atau rgsran ross sman hngga nlan trhaa ross trsbut an tnaan mbtulan aat lauan sblum trlalu bana unt ang ta ssua rous []. Graf ngnal mmsahan nbab nmangan mna nbab umum an nbab husus mlalu batas ngnalan. Bla nmangan atau salahan mlbh batas ngnalan mnunuan bahwa nbab husus tlah masu alam ross an ross harus rsa untu mngntfas nbab ar nmangan atau salahan ang brlbhan trsbut. Ksalahan ang sbaban olh nbab umum braa alam batas ngnalan. Dalam ross sbana hana tra salahan ang sbaban olh nbab umum shngga scara langsung salahan trsbut aat stablan. Graf ngnal multvarat aalah graf ngnal untu ngamatan multvarat, antarana graf brbntu ls an graf. Graf brbntu ls gunaan untu arah ngnalan bvarat, atu ntfas ang trbatas aa ua varabl, sangan graf untu umlah aratrst ang lbh bsar. Paa ngamatan multvarat ngan umlah varabl ang trlalu bana, gunaan omonn utama untu ngnalan ualtas scara statst. Analss omonn utama Prncal Comonnt Analss mruaan rosur statsts untu mnaatan omonn utama ang mamu mmrtahanan sbagan nformas ang tranung aa ata asal []. uuan utama ar analss omonn utama aalah mrus ata []. Paa tulsan n aan bahas bagamana cara mnggunaan omonn utama untu ngnalan ualtas scara statst. Langah-langah ang lauan aalah mmrsa stabltas sumulan omonn utama ang bran ngan mnggunaan graf ngnal, aabla traat nguuran ang braa luar batas- 9
2 Ma Statsta, Vol., No., Jun : 9- batas ngnal maa lanutan taha brutna, atu mmrba ross agar ross alam ons stabl smua nguuran braa alam batas-batas ngnal.. Kaan or.. Analss Komonn Utama Analss omonn utama mruaan salah satu tn statsta multvarat ang aat gunaan untu mnrhanaan suatu ata, ngan cara mlauan transformas lnar shngga trbntu sstm oornat baru ngan varan masmum. Msalan traat omonn utama ngan n obsrvas. Msun omonn butuhan untu mnrangan varabltas sstm scara total, srngal varabltas n aat trangan olh < omonn utama. Dalam hal n ba omonn mauun omonn utama mmbran hamr sumlah nformas ang sama. Hal n arnaan omonn utama aat mnggantan varabl asal an ata ang smula trr ar n nguuran aa varabl mna n nguuran aa omonn utama []... Graf Pngnal Multvarat Graf ngnal multvarat antarana aalah graf brbntu ls an graf. Graf brbntu ls gunaan untu arah ngnalan bvarat, atu ntfas ang trbatas aa ua varabl. Dua varabl alam unt - gambaran sbaga suatu asangan,. Els ualtas 95% trr ar smua ang mmnuh S.5 Graf bsa gunaan untu varabl ngan umlah bsar, ta srt graf ngnal brbntu ls ang hana trbatas aa ua varabl. Lbh ar tu, tt-tt ang traat alam urutan watu aa graf lbh ba ar agram ncar an graf n mmungnan trbntuna ola an cnrungan trn. Untu tt - gunaan statst, S. Kmuan nla-nla ltaan aa sumbu- an watu/obsrvas aa sumbu-. Batas Pngnal Bawah BPB aalah an Batas Pngnal Atas BPA = ngan =,5 atau, [].. Pngonstrusan Graf Pngnal Dbran matrs varan-ovaran ang brasosas ngan vtor ranom,,...,. mml asangan nla gn - vtor gn,,,,...,, ngan. Komonn utama - aalah:,,,..., ngan: var cov,,,,...,,
3 Komonn Utama...Nun Nurhasanah Ja S = {s } aalah matrs varan-ovaran saml ngan asangan nla gn-vtor gn,,,,...,,, omonn utama - bran ngan:,,,..., mana an Varan saml otal varan saml = aalah obsrvas aa varabl,,,.,,,..., an ovaran saml,,. s Hasl ar omonn utama ang rolh aat saan alam bntu graf. Graf omonn utama aat mmrraan obsrvas sba ngcan asums normal. Komonn utama mruaan ombnas lnar ar varabl awal, shngga bralasan untu mnugana mnat normal. Graf n rlu untu mmrsa bahwa bbraa omonn utama rtama brstrbus normal ta omonn utamaomonn utama trsbut gunaan sbaga ata nut untu analss tambahan. Komonn utama-omonn utama trahr bsa mmbantu mnunuan ngan tat rraan obsrvas. Sta obsrvas aat tunuan sbaga suatu ombnas lnar: ar hmunan lnga vtor gn,,..., matrs varan-ovaran S. Karna tu, bsarna omonn utama-omonn utama trahr mnunuan sbraa ba cocoan bbraa omonn utama ang rtama. In brart brba ar olh.. q q q q.. Pmrsaan Stabltas Komonn Utama Pmrsaan stabltas omonn utama lauan ngan rosur ua-bagan, atu: a. Prosur Bagan Prtama Dbran ua omonn utama saml ang rtama, atu an. Dua omonn rtama lh arna ua omonn trsbut mnlasan roors umulatf trbsar ar total varan saml. Ja ross stabl sanang watu, aratrst ang uur hana ngaruh olh varas ang tmbulan nbab umum, maa nla-nla ar ua omonn rtama mna stabl. Bagan rtama ar rosur n aalah mmbuat graf brbntu ls untu asangan nla-nla, mana =,,,n. Varan saml ar omonn utama rtama ŷ bran ngan nla gn trbsar an varan saml ar omonn utama ua ŷ aalah nla gn trbsar ua. Dua omonn utama saml ta brorlas. Els ualtas untu n bsar mungn aan mngurang ols asangan ar nla, suaa
4 Ma Statsta, Vol., No., Jun : 9- Aabla traat asangan nla-nla, ang ta mmnuh rtasamaan ls, atu braa luar ls brart ross alam aaan ta stabl. Pnbab husus mungn tlah masu alam ross an ross harus rsa untu mngntfas nbab ar nmangan atau salahan trsbut. b. Prosur Bagan Kua Kta ross aa graf ls ta stabl, rluan graf. Graf n mmuat nformas ar omonn utama ang ta gunaan alam graf brbntu ls. Dbran vtor vas, an angga bahwa brstrbus N,, ngan atau 5 ngan aalah omonn utama oulas - ang mml rata-rata. Prraan olh ua omonn utama rtama mml bntu. Prraan n mnsaan omonn utama ang ta lasan. Dbran,...,, E aalah matrs ortogonal ang olom-olomna aalah vtor gn ar. ransformas ortogonal ar bagan ta lasan, E Ja - omonn utama trahr rolh sbaga suatu transformas ortogonal ar nugaan rror. Dasar ar graf rolh ar nugaan rror atu ar omonn utama-omonn utama trahr. Dtahu bahwa,,..., untu var an untu, cov. Abatna statst. brasaran aa - omonn utama oulas trahr, mna 6 n hana umlah uarat ar - varabl normal stanar nnn, an uga mml strbus ch-squar ngan raat bbas -.
5 Komonn Utama...Nun Nurhasanah Dalam hubunganna ngan ata saml, omonn utama an nla gn harus stmas. Kofsn ar ombnas lnar uga mngstmas omonn utama ang ta brstrbus normal bahan ta oulasna normal. Bagamanaun hal n basa lauan untu mmbuat graf brasaran statst ang mlbatan stmas nla gn an vtor gn. Batas ngnal atas ar graf aalah BPA c. Statst n aat gunaan aa ata brmns tngg. Sbaga contoh, ta = varabl uur, mnggunaan nformas ang brasal ar = = 8 mns ang tga lurus aa ua vtor gn rtama an ê... Pngnalan Nla ang Aan Datang Stlah lauan mrsaan stabltas ang lauan scara trsah aa ua omonn utama rtama an - omonn utama trahr, aan lauan rbaan agar ross stabl sanang watu. Karna strbus ch-squar gunaan untu mnuga BPA graf an ara rts untu graf bntu ls, mofas ta lag rlu untu ngnalan nla ang aan atang. Contoh nggunaan ngnalan ualtas scara statst aa ata multvarabl aat uma bang nustr ma an farmas, lbh ar varabl nalan scara brsama-sama. Pross n trmasu ross ang mlbatan varabl alam umlah ang sangat bsar. Dngan man traat lbh ar omonn utama shngga traat nla gn ang sangat cl. Pnatan altrnatf butuhan alam mbuatan graf ngnal untu mnghnar sultan ang sbaban olh mbagan uarat omonn utama ang sangat cl abat ar nla gn ang sangat cl. Untu sta obsrvas stabl, ttaan umlah uarat ar omonn utama ang ta gunaan alam graf ls aalah: U 7 ngan mmasuan E E I aa 7, rolh U U EE ang uga mruaan umlah uarat ar - omonn utama trahr. Pnggunaan aa graf ngnal aan gambaran vrsus. Batas Pngnal Bawah BPA ar graf aalah an Batas Pngnal Atas BPA atur ngan nugaan strbus srt strbus ar onstanta c aa saat varabl U ranom ch-squar mml raat bbas v. Untu nugaan ch-squar, onstanta c an raat bbas v lh untu mnsuaan rata-rata an varan saml ar,,,..., n. Scara husus n U n U cv U U
6 Ma Statsta, Vol., No., Jun : 9- s n n U U c v s U an mnntuan c, v. s U Batas Pngnal Atas BPA aalah c mana, 5 atau,. v.. Contoh Pnraan Dalam tulsan n gunaan ata catatan watu brbaga nomor lar utra cabang atlt ang ut olh 55 ngara, Data ambl ar Johnson, R.A. an Wchrn, D.W., 7. Varabl ang gunaan aalah = Catatan watu atlt lar mtr alam t, = Catatan watu atlt lar mtr alam t, = Catatan watu atlt lar mtr alam t, = Catatan watu atlt lar 8 mtr alam mnt, 5 = Catatan watu atlt lar 5 mtr alam mnt, 6 = Catatan watu atlt lar 5 mtr alam mnt, 7 = Catatan watu atlt lar mtr alam mnt, 8 = Catatan watu atlt maraton = 95 mtr alam mnt. Paa ata trsbut satuan nguuran brba mnt an t, shngga lauan onvrs satuan alam satuan catan mtr/t arna aan gunaan matrs varan-ovaran alam mbntuan omonn utama ang mmrluan satuan nguuran ang sama aa ta varabl. Slanutna lauan nghtungan nla gn ar matrs varan-ovaran. Dar 8 buah nla gn rolh 8 buah vtor gn ang brssuaan ngan nla gn masng-masng. Drolh matrs varan-ovaran sbaga brut Var =.899, var =.89, var =.668, var =.69, var 5 =.77, var 6 =., var 7 =.95, var 8 =.9. Varan ang trbsar bran olh varabl 7 an varan trcl bran olh varabl. Cov, = cov, =.797, cov, = cov, =.6, cov, = cov, =.565, cov, 5 = cov 5, =.69, cov 5, 6 = cov 6, 5 =.799. Sluruh nla cov, ngan = =,,...,8 aat lhat aa matrs varanovaran brut n: S
7 Komonn Utama...Nun Nurhasanah Nla gn ar matrs varan-ovaran ang rolh urutan ar ang trbsar hngga ang trcl. Nla gn an vtor gn ang brssuaan trlhat aa abl. Var ê ê abl. Nla Egn an Vtor Egn ê ê ê ê Kontrbus ta omonn utama htung ngan rumus: % 8 8 Drolh = = Kontrbus ta omonn utama KU aalah:.565 KU = % = 8 % = 8.97%.6899 KU = 8 % KU = 8 % KU = 8 % KU 5 = 5 8 % 5.8 = % =.6% = % =.79% = % =.5% = % =.99% ê 7 ê 8 5
8 - - - Ma Statsta, Vol., No., Jun : 9- KU 6 = 6 8 % KU 7 = 7 8 % KU 8 = 8 8 %.59 = % =.86% = % =.6% = % =.9%.6899 Dar hasl rhtungan ontrbus masng-masng omonn utama aat lhat bahwa omonn utama rtama mamu mnrangan 8.97% +.6% = 9. % ar varan total. Dua omonn utama rtama suah aat mnlasan 9. % ragaman, maa untu slanutna ua omonn utama n suah laa gunaan sbaga varabl baru alam mbntuan graf ngnal brbntu ls. Dua omonn utama saml ang rtama, atu Stlah rolh omonn utama, langah slanutna aalah mlauan mrsaan stabltas omonn utama. ahaan ang lauan aalah mmbuat graf ngnal ls untu ua omonn utama rtama an graf untu nam omonn utama ang trssa. Dar ua omonn utama rtama rolh batas ngnal ls: = mana = 5.99 ngan =.5, rolh graf ls sbaga brut: 6 Graf Els Gambar. Graf Pngnal Els Paa Gambar, tama aa tt luar ls. Hal n mngnasan aana tastablan alam ross, nbab husus mungn tlah masu alam ross an ross harus rsa untu mngntfas nbab ar nmangan atau salahan trsbut. Ktga tt trsbut aalah tt-tt aa obsrvas -, 6 an 55. 6
9 Komonn Utama...Nun Nurhasanah Slanutna aan lhat, bagamana graf ngnal ang mnggunaan nam omonn utama trahr sbaga varablna. Untu tu gunaan graf, nam omonn utama trsbut htung ngan mnggunaan statst: ngan Batas Pngnal Bawah BPB = an Batas Pngnal Atas BPA = Brasaran trangan trsbut rolh graf aa 6 Gambar. =. 5 L m t s For n=: S q u a r UCL=. 6 =7. LCL= Subgrou I n SAMPLE =. 5 L m t s For n=: S q u a r UCL=. 6 =7. LCL= Subgrou I n SAMPLE Gambar. Graf Dar Gambar tahu aa obsrvas ang braa luar batas ngnal, atu obsrvas -, an 6. 6 omnan aa obsrvas -, an ofsn ang omnan aa ê 6 aalah catatan watu atlt lar mtr an catatan watu atlt lar mtr. Dngan man Ngara Coo Islan rlu mlauan valuas atau tnaan rbaan scara tn aa atlt lar mtr an mtr utra. 7
10 Ma Statsta, Vol., No., Jun : 9-7 omnan aa obsrvas -, an ofsn ang omnan aa ê 7 aalah 5 catatan watu atlt lar 5 mtr an 6 catatan watu atlt lar 5 mtr. Dngan man Ngara Grc Yunan rlu mlauan valuas atau tnaan rbaan scara tn aa atlt lar 5 mtr an 5 mtr utra. omnan aa obsrvas -6, an ofsn ang omnan aa ê aalah catatan watu atlt lar mtr an catatan watu atlt lar 8 mtr. Dngan man Ngara Maurtus rlu mlauan valuas atau tnaan rbaan scara tn aa atlt lar mtr an 8 mtr utra. Stlah mngtahu aana tastablan ross, maa lauan ngnalan ualtas scara statst ngan mmbuang obsrvas ang braa luar ls, atu obsrvas -, 6 an 55. Dngan man obsrvas brurang mna 5 obsrvas. Hal n brabat aatanna omonn utama ang baru. Dar ua omonn utama rtama rolh batas ngnal ls, atu: = mana = 5.99 ngan =.5, rolh graf ngnal ls sbaga brut: Gambar. Graf Pngnal Els Paa Gambar tama aa tt luar ls. Hal n mngnasan mash aana tastablan alam ross, nbab husus mungn tlah masu alam ross an ross harus rsa untu mngntfas nbab ar nmangan atau salahan trsbut. Slanutna aan lhat, bagamana graf ngnal ang mnggunaan nam omonn utama trahr sbaga varablna. Untu tu gunaan graf. Knam omonn utama trsbut htung ngan mnggunaan statst: ngan Batas Pngnal Bawah BPB = an Batas Pngnal Atas BPA = Drolh graf ngnal aa Gambar. 6 Dar Gambar tahu aa obsrvas ang braa luar batas ngnal, atu obsrvas - an 6. 7 omnan aa obsrvas -, an ar lamran 5 aa 8
11 Komonn Utama...Nun Nurhasanah Egn Vtor ofsn ang omnan aa ê 7 aalah catatan watu atlt lar mtr. Dngan man Ngara Grc rlu mlauan valuas atau tnaan rbaan scara tn aa atlt lar mtr utra. 5 omnan aa obsrvas -6, an aa Egn Vtor ofsn ang omnan aa ê 5 aalah catatan watu atlt lar 8 mtr. Dngan man Ngara Isral rlu mlauan valuas atau tnaan rbaan scara tn aa atlt lar 8 mtr utra. =. 5 L m t s For n=: S q u a r UCL=. 6 =7. LCL= Subgrou I n SAMPLE =. 5 L m t s For n=: S q u a r UCL=. 6 =7. LCL= Subgrou I n SAMPLE Gambar.. Graf. Ksmulan Pngnalan ualtas scara statst ngan mnggunaan omonn utama aat mnts salahan atau nmangan scara statst. Slanutna stlah lauan ngnalan ualtas scara statst aat lauan valuas atau tnaan rbaan scara tn ssua ngan asus ang haa. 9
12 Ma Statsta, Vol., No., Jun : 9- DAFAR PUSAKA. Johnson, R.A. an Wchrn, D.W., Al Multvarat Statstcal Analss, Sth Eton, Prntc-Hall Intrnatonal, Inc., Nw Jrs,.. Montgomr, D.C., Introucton to Statstcal Qualt Control, Ffth Eton, John Wl & Sons, Inc., Nw Yor, 5.. Sartono, B.,., Analss Pubah Gana, Dartmn Statsta, Insttut Prtanan Bogor, Bogor,.. Sr Haratm, K., Mto Statsta Multvarat, Dartmn Pnan an Kbuaaan Unvrstas rbua, Jaarta, 988.
KOMPONEN UTAMA UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS SECARA STATISTIK. Nunik Nurhasanah 1, Diah Safitri 2
Komonen Utama...(Nun Nurhasanah) KOMPONEN UAMA UNUK PENGENDALIAN KUALIAS SECARA SAISIK Nun Nurhasanah, Dah Saftr Alumn Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Staf Pengaar Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Abstract
Lebih terperinciBAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka
Lebih terperinciPENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA
E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komutas Volum, No., Januar 07,. 04-4 PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA
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 terperinciKAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
Lebih terperinciMetode Elemen Hingga dan Elemen Batas untuk Antena Celah pada Pemandu Gelombang
JTETI, Vol. 4, o., M 5 Mto Elmn ngga an Elmn Batas untu ntna Clah paa Pmanu Glombang Iswan bstract In th hghr frqunc rang, th wall-thcnss causs mor ffcts to th charactrstc of slott wavgu antnna. Ths papr
Lebih terperinciPENERAPAN PERSAMAAN SCHRODINGER PADA PERMASALAHAN PARTIKEL BEBAS DALAM RUANG TIGA DIMENSI
76 PNAPAN PSAMAAN SHODING PADA PMASALAHAN PATIKL BBAS DALAM UANG TIGA DIMNSI A Patl Bbas Dala Koonat atsus :,,,, 6,, 6 Substtusan saaan 6 ala saaan 6, olh: + + 63 ngan: h K 64 Slanjutna ua uas s63 asng-asng
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 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 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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Data Katgor Data statst yang dprhatan dalam stap analss atau pnltan pada umumnya mmuat banya varabl numr maupun varabl atgor Shngga analss data uga dapat dlauan dngan mmaa dua macam
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Umum Tngkat playanan suatu jarngan jalan tntukan olh waktu prjalanan, baya prjalanan (tarf an bahan bakar), knyamanan, an kamanan pnumpang. Jka trja pnurunan tngkat playanan
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhu, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dnova Kr Cntr of Ald Mathmatc (CAM), Program tud Matmatka
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhu, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dnova Kr Cntr of Ald Mathmatc (CAM), Program tud Matmatka
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 2, Nopember 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volum 7, Nomor, Nombr 06 ISSN 085-789 Prbadga Hasl Klasfas Mgguaa Rgrs logst da Aalss Dsrma Kuadrat Pada Kasus Pglasfasa Jurusa D SMA Ngr 8 Samarda Tahu Aara 04/05 Comarso of Classfcato
Lebih terperinciLOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS
Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Lebih terperinciAnalisis Variansi Multivariat
Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciUJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns
Lebih terperinciMODEL INFERENSI BERBASIS FUZZY NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN METODE PEMBELAJARAN DELTA RULE
MODE INFEENSI BEBASIS FUZZY NEUA NETWOK MENGGUNAKAN METODE PEMBEAJAAN DETA UE Sr Kusumadw Sr Hartat tantyo Wardoyo Agus Harjoo Jurusan Tn Informata Unvrstas Islam Indonsa Yogyaarta, cc@ft.u.ac.d Faultas
Lebih terperinciFIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
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 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 terperinciPENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE
PENGUKURAN BUWHIP EFFECT ENGAN MOE AUTOREGRESSIVE Ta Talha Program Su Tknk Inusr, Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang E-mal : a@osn.nus.ac. Absrak Kurangnya nformas apa mnmbulkan
Lebih terperinciBAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,
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 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 terperinciOLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN
OLEH: DESTRIYANTI 7 58 TRI BUDIARTI 7 YULLIA HESTIANA 7 5 IRWAN SEPTEBER 7 46 GUNAWAN 7 KELAS : 6. L ATA KULIAH : ATEATIKA LANJUTAN DOSEN PENGASUH : FADLI, S.Si FAKULTAS KEGURUAN DAN ILU PENDIDIKAN UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
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 terperinciI. SIFAT SIFAT UMUM TANAH
I. SIFAT SIFAT UMUM TANAH BUTIR TANAH pori risi air pori utir Rongga :. Udara pnuh. Udara air. air pnuh Tanah dapat trdiri dari rapa agian. Tanah yang ring trdiri dari padat atau utiran dan pori-pori rongga
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 terperinciFUNGSI EKSPONEN, TRIGONOMETRI DAN HYPERBOLIK BAB I FUNGSI EKSPONEN
BAB I FUNGSI EKSPONEN Dfinisi Fungsi ksponn aalah fungsi f yang mnntukan k. Rumusnya ialah f(. Fungsi ksponn ngan pubah bbas + yi ( an y bilangan ral aalah (cos y + i sin y. Dari finisi ini, jika : y 0
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 II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
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 terperinciESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIA Ry Aula Hj Noor Fajrah Nur Salam Proram Stud Matmata Faultas MIPA Ulam Bajarbaru Kalsl ABSTRAK Estmas tt dar
Lebih terperinciEnsembel Kanonik Klasik
nsmbl Kanonik Klasik Mnghitung Banyak Status Kaaan Sistm Misal aa ua sistm A an B yang bolh brtukar nrgi tai tiak bolh tukar artikl. Misal status kaaan an nrgi masing-masing sistm aalah sbb: Status A nrgi
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Solusi Numri Modl H-R dngan RKF Modl H-R ang trbntu dari tiga prsamaan diffrnsial ord satu ang saling brhubungan atau tropl. Prsamaan trsbut brsifat autonomous ang brarti brdiri
Lebih terperinciINTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan
TRFRS DA DFRAKS Maa Kulah: Glombang & Opk Dosn: Anhy Sawan A. nfns nfns mupakan ppauan ua aau lbh glombang sbaga akba blakunya pnsp supposss. nfns ja bla glombang glombang sbu kohn, yau mmpunya pbaan fas
Lebih terperinciANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINIERITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINIERITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hars Bhat Prasetyo, Dan Handayan, Wdyant Rahayu JURUSAN MATEMATIKA FMIPA-UNIVERSITAS NEGERI
Lebih terperinciPartial Least Squares (PLS) Generalized Linear dalam Regresi Logistik
Partial Last Squars (PLS) Gnralizd Linar dalam Rgrsi Logistik Rtno Subkti Jurusan Pndidikan Matmatika FMIPA UNY Abstrak Kasus multikoliniritas sringkali diumai dalam rgrsi yang mngakibatkan salah intrrtasi
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciBAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB V DISTRIBUSI ROBABILITAS DISKRIT 5.. Distribusi Uniform Disrit Bila variabl aca X mmilii nilai,,... dngan probabilitas yang sama, maa distribusi uniform disrit dinyataan sbagai: f (, ) ;,,... paramtr
Lebih terperinciHubungan antara K dengan koefisien fugasitas:
Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =
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 terperinciPemodelan dan Pemetaan Rata-rata Usia Kawin Pertama Wanita di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Logistik Ordinal
Pmodlan dan Pmtaan Rata-rata Usia Kawin Prtama Wanita di Provinsi Jawa Timur dngan Pndatan Rgrsi Logisti Ordinal Ang Kusumaningtyas P. Ananto, Dr. Vita Ratnasari, S.Si, M.Si Jurusan Statistia, Faultas
Lebih terperinciKORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK
Jurnal Pengaaran MIPA, Vol. 0 No. Desember 007 ISSN: -097 KORELASI ANARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANIAIF DALAM ANALISIS KANONIK Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si. Jurusan Pendidian Matematia FPMIPA Universitas
Lebih terperinciMODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)
MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) 1. Konse Dasar Sngle Index Model. Forula SIM untuk Sekurtas 3. SIM untuk Sekurtas Tunggal 4. SIM untuk Portofolo 5. Portofolo Otal Berdasarkan SIM Munya Alteza
Lebih terperinciOleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,
Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV
Lebih terperinciPENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES
Prosng Semnar Nasonal Matematka an Penkan Matematka (SESIOMADIKA) 017 ISBN: 978-60-60550-1-9 Statstka, hal. 14-18 PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES NENENG SUNENGSIH
Lebih terperinciMODEL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPESIES
MODL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPSIS Wj Bu Pratkno an Sunarsh Program Stu Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soarto SH Smarang 575 Astract. Thr spcs foo chan mols ar mol that xprss th ntracton of thr populatons
Lebih terperinciBAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.
BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng
Lebih terperinci(1) dengan yi = 0,1. Kata Kunci regresi logistik biner, model logit dan probit, orientasi pasar, usaha kecil menengah, industri produk kulit.
Prbadga Modl Logt da Probt Utu Mgaalss Fator-Fator yag Mmgaruh Draat Ortas Pasar Usaha Kcl Mgah (Stud Kasus d Stra Idustr Produ Kult d Kabuat Sdoaro Ryo Fbrawa, Luca Ardat da Wbawat Jurusa Statsta, Faultas
Lebih terperinciFilosofi Dasar. Konsep Dasar Susunan Antena. Superposisi Medan Listrik. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT
Oulin TTG3D3 Anna Mul#4a Anna an Prpagasi Knsp Dasar Susunan Anna Olh : Nachwan Mufi Ariansah, ST, MT Filsfi Dasar: Suprpsisi Man Lisrik Susunan Sumbr Tiik Isrpis Prinsip Prkalian Diagram an Sinsa Paa
Lebih terperinciAnalysis of Covariance (ANACOVA)
Analss of Covarance ANACOVA Bett Kash Paramtha Ihda Ihsana Gempur Safar Oleh: La Ftran Muhammad Alawdo Erma Aprlana Eka Setanngsh Prof Dr Sr Haratm Kartko Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Gadah Mada
Lebih terperinciBab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability
Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa
Lebih terperinciBAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM
BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak
Lebih terperinciAlgoritma AdaBoost. Dalam. Pengklasifikasian. Zulhanif. Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung.
Algorta AdaBoost Dala Pnglasfasan Zulhanf Staf Pngajar Jurusan Statsta FMIPA, Unpad Bandung Eal : dzulhanf@yahoo.co ABSTRAK Mtod AdaBoost rupaan salah satu algorta suprvsd pada data nng yang dtrapaan scara
Lebih terperinciSolusi Persamaan Schrodinger 1-dimensi untuk Potensial Deng Fan MenggunakanKonstruksi Supersimetri
ISSN: 57-533X Solusi Prsamaan Shroingr 1-imnsi untuk Potnsial Dng Fan MnggunakanKonstruksi Suprsimtri 1. Wahyulianti, A. Suparmi, C. Cari 1, Program Stui Ilmu Fisika Pasasarjana Univrsitas Sblas Mart,
Lebih terperinciBAB IV FUNGSI KOMPLEKS
47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas
Lebih terperinciPengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1)
IMPEMENTASI MOE PENGUKURAN BUWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MOE MA() Ta Talha Jurusan Tknk Inusr Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang Emal : a@osn.nus.ac. Absrac In supply chan managmn
Lebih terperinciPENGKAJIAN BEBERAPA ALGORITMA UNTUK MENGEVALUASI DAN MENGHITUNG LOSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK
PENGKAJIAN BEBERAPA AGORITMA UNTUK MENGEVAUASI DAN MENGHITUNG OSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA ISTRIK Hamzah Hlal Jl. MH. Thamrn No. 8 Geung II anta 0,, PTKKE-Deput Bang TIEM BPPT E-mal: taura889@yahoo.com
Lebih terperinciJurusan Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12.5 Pekanbaru
KINERJA STRUKTUR GEDUNG BERATURAN DUAL SYSTEM (CONCRETE FRAME RC ALL STRUCTURES) MENGGUNAKAN METODE DIRECT DISPLACEMENT BASED DESIGN DAN CAPACITY SPECTRUM METHOD Raja Parulan Purba 1), Zulkar Djauhar ),
Lebih terperinciBAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan.
BAB IV TURUNAN FUNGSI Sla kia mmbaas i an kkoninuan fungsi paa bab sblumna, kia akan mmbaas nang urunan ang konspna ikmbangkan ari konsp i Pmbaasan urunan ibagi mnjai ua bagian, bagian prama mmbaas pngrian,
Lebih terperinciANALISIS PREVENTIVE MAINTENANCE JIG WELDING PADA PROSES PERAKITAN SUPPORT ASSY CLUTCH PEDAL
Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl ANALISIS PREVENTIVE MAINTENANCE JIG WELDING PADA PROSES PERAKITAN SUPPORT ASSY CLUTCH PEDAL UNTUK MOBIL TOYOTA
Lebih terperinciPEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE
PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka
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 terperinciPEMODELAN MATEMATIK PINDAH PANAS DAN MASSA PADA PENGGORENGAN DENGAN PASIR SEBAGAI MEDIA PENGHANTAR PANAS
PEMODELAN MAEMAIK PINDAH PANAS DAN MASSA PADA PENGGORENGAN DENGAN PASIR SEBAGAI MEDIA PENGHANAR PANAS Mathmatcal Modlng of Hat and Mass ransfr on Fryng by Usng Sand as A Mdum for ransfrng Hat Sswantoro
Lebih terperinciMODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda
MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt
Lebih terperinciPerhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial
Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: 2355-83X Prod Maaa
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 terperinciNeutrino Majorana dan Osilasinya
Nrno Majorana dan Oslasnya Dosn Pmbmbng ; Ags Prwano D.S Olh ; Mahndra Sara H 8 4 Jrsan Fsa Falas Mamaa dan Ilm Pngahan Alam Ins Tnolog Slh Nombr Srabaya Fsa-FMIPA ITS Srabaya aar Blaang 9 : Nrno rama
Lebih terperinci5 Model sebaran pergerakan
5 Mol sbaran prgrakan Pmolan bangktan prgrakan tlah trangkan paa bab 4 scara rnc. D stu prkrakan bsarnya prgrakan yang haslkan ar zona asal an yang trtark k zona tuuan. Bsarnya bangktan an tarkan prgrakan
Lebih terperinciII. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN
II. PERANAN TATITIK DALAM ANALII PERCOBAAN Hal-hal yang prl dplajar. 1. baran Normal dan sbaran t- stdnt. Mmbandngan da harga rata-rata sampl. a. Prbandngan da harga rata-rata sampl tda brpasangan npard
Lebih terperinciFungsi dan Grafik Diferensial dan Integral
Sudarano Sudirham Sudi Mandiri Fungi dan Grafik Difrnial dan Ingral Sudarano Sudirham, Fungi dan Grafik, Difrnial dan Ingral Darublic 6 Pramaan Difrnial Ord Dua 6.. Pramaan Difrnial Linir Ord Dua Scara
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian
Lebih terperinciMODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda
MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt
Lebih terperinciPENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-305
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prnt) D-305 Analss Pola Hubungan Kerugan Negara Abat Korups dengan Demograf Koruptor d Jawa Tmur Amla Frda Rahmana, Sant Puter Rahau Jurusan
Lebih terperinciKAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2
Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus
Lebih terperinciKOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA
KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA TUGAS Olh RIRIN SISPIYATI NIM : 006003 Program Studi Matmatia INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 009 Ercis 40 Ta as initial spctrum a bloc function nonzro for ½. Animat th initial
Lebih terperinciBAB VI MODEL ELEKTRON BEBAS ( GAS FERMI )
A VI MODL LKRON AS GAS RMI MARI 6.1. ltron bbas dalam satu dimnsi. 6.1.1.tingat nrgi 6.1..distribusi rmi-dirac 6.1..nrgi rmi 6.. ltron bbas dalam tiga dimnsi. 6..1.nrgi rmi untu tiga dimnsi. 6...cpatan
Lebih terperinciANALISIS SAMBUNGAN PAKU
4 ANALISIS SAMBUNGAN PAKU Alat sambung paku masih sring ijumpai paa struktur atap, ining, atau paa struktur rangka rumah. Tbal kayu yang isambung biasanya tiak trlalu tbal brkisar antara 0 mm sampai ngan
Lebih terperinciANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)
Lebih terperinciRingkasan Materi Kuliah METODE-METODE DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU
Ringkasan atri Kuliah ETODE-ETODE DASAR PERSAAAN DIFERENSIAL ORDE SATU Pndahuluan Prsamaan dirnsial adalah prsamaan ang mmuat turunan satu atau bbrapa) ungsi ang takdiktahui skipun prsamaan sprti itu harusna
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bbrapa tor yag dprlua utu mduug pmbahasa dataraya adalah rgrs lar brgada, mtod uadrat trcl (MKT), pguja asums aalss rgrs, outlr, rgrs robust, ofs dtrmas, bradow pot. A. Rgrs Lar Brgada
Lebih terperinciESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN
ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN A. Nna Rosana Chytrasar 1), Sr Haryatm 2), Danardono 3) 1) Mahasswa Jur. Matmatka FMIPA UGM
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Respon Immune pada Sistem Kontrol Suhu
Prosng SENIA 009 Poltn Ngr Malang Pnraan Algortma Rson Immun aa Sstm ontrol Suhu S Nurcahyo, S.. n Eltro Pascasarjana Unvrstas Brawjaya Malang snur@yahoo.com ABSRA ulsan n mmbahas nraan algortma Rson Immun
Lebih terperinci8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponensial, Hiperbolik
8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponnsial, Hiprbolik 8.. Fungsi Logarithma Natural. Sudaratno Sudirham Dfinisi. Logaritma natural adalah logaritma dngan mnggunakan basis bilangan. Bilangan ini, sprti halna
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciKONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP
KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP Sely Msdalfah Jsan Matemata FMIPA Unestas Tadlao Absta Hmpnan A mepaan semmet-semmet dpelas tedefns atas hmpnan X yang menghaslan sat eseagaman atas X yang aan membangn
Lebih terperinci